À propos de ce cours

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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Python コーディング、高校レベルの数学の知識が必要です。機械学習/ディープラーニングの知識は必須ではありませんが、あれば有用です。

Approx. 14 heures pour terminer

Japonais

Sous-titres : Japonais, Anglais, Espagnol, Russe

Ce que vous allez apprendre

  • オープンソースの機械学習フレームワークとして人気が高い「TensorFlow」のベストプラクティスを学ぶ

  • TensorFlowで基本的なニューラルネットワークを構築する

  • コンピュータビジョン アプリケーションのためのニューラルネットワークを訓練する

  • 畳み込みの使い方を理解してニューラルネットワークを改善する

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Offert par

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

新しいプログラミングパラダイム 

2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 16 min), 5 lectures, 2 quiz
4 vidéos
機械学習入門 3 min
ニューラルネットワークの 「Hello World」 5 min
TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー 3 min
5 lectures
始める前に:TensorFlow 2.0と本講座について10 min
ルールからデータへ 10 min
試してみよう10 min
Google Colaboratory の紹介  10 min
1 週目リソース  10 min
1 exercice pour s'entraîner
1週目 テスト
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

コンピュータビジョンの紹介 

3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 15 min), 6 lectures, 2 quiz
7 vidéos
コンピュータビジョンの紹介2 min
訓練データをロードするようコードを作成する2 min
コンピュータビジョン ニューラルネットワークをコーディングする2 min
コンピュータビジョンのノートブックのウォークスルー3 min
訓練の制御のためにコールバックを使用する1 min
コールバックのあるノートブックのウォークスルー1 min
6 lectures
データの使い方を探求する10 min
Fashion-MNIST データの構造10 min
方法を理解する10 min
コンピュータビジョンに取り組む1 h
コールバックの実装方法を見る 10 min
2 週目 リソース 10 min
1 exercice pour s'entraîner
2 週目 テスト
Semaine
3

Semaine 3

4 heures pour terminer

畳み込みニューラルネットワークでビジョンを強化する 

4 heures pour terminer
6 vidéos (Total 19 min), 6 lectures, 2 quiz
6 vidéos
畳み込みとプーリングとは何か?2 min
畳み込み層を実装する1 min
プーリング層を実装する4 min
畳み込みでファッション分類器を改善する4 min
畳み込みのウォークスルー3 min
6 lectures
畳み込み層とプーリング層をコーディングする 10 min
畳み込みについてさらに学ぶ 10 min
最初のConvNet(畳み込みニューラルネットワーク)を実習する 10 min
試してみよう 1 h
フィルターとプールで実験する 1 h
3週目リソース  10 min
1 exercice pour s'entraîner
3 週目 テスト
Semaine
4

Semaine 4

5 heures pour terminer

現実世界の画像を使用する 

5 heures pour terminer
9 vidéos (Total 27 min), 10 lectures, 2 quiz
9 vidéos
画像ジェネレーターの理解4 min
複雑な画像を使用するConvNetを定義する2 min
ConvNetをfit_generatorで訓練する2 min
ConvNet開発のウォークスルー2 min
fit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルー3 min
精度をテストする自動検証を追加する4 min
画像圧縮の影響を探求する3 min
アンドリューとの対話1 min
10 lectures
影響の大きい実世界のソリューションを探求する10 min
ニューラルネットワークを設計する 10 min
画像ジェネレーターでConvNetを訓練する 10 min
ソリューションを探求する10 min
ニューラルネットワークを訓練する10 min
「馬と人間」の分類器を使って実験する1 h
実習を行い検証を使ってみる30 min
圧縮された画像を使った実習 30 min
4 週目リソース 10 min
まとめ10 min
1 exercice pour s'entraîner
4 週目 テスト

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Vous avez droit à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, selon la dernière de ces éventualités. Vous ne pouvez pas bénéficier d'un remboursement une fois votre Certificat de Cours obtenu, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre Politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.

  • Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.