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ディープラーニング - コース

このコースでは、深層学習の基本概念、実践的な応用、高度なテクニックを包括的に学習します。

ニューラル ネットワークのアーキテクチャと動作を調査し、勾配降下法などの主要なアルゴリズムを理解し、最適化手法をマスターします。

画像処理用の畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、逐次データ用のリカレント ニューラル ネットワーク (RNN)、クリエイティブ生成用の敵対的生成ネットワーク (GAN) などの高度なモデルを詳しく調べます。

さらに、TensorFlow や PyTorch などの一般的なフレームワークを実際に使用して、ディープ ラーニング モデルの構築、トレーニング、デプロイを可能にします。

📚 コースの概要
モジュール 1: ディープラーニングの概要
モジュール 2: ニューラル ネットワークと深層学習
モジュール 3: ディープ ニューラル ネットワークの改善
モジュール 4: 機械学習プロジェクトの構築
モジュール 5: 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
モジュール 6: シーケンス モデル
モジュール 7: 深層学習フレームワーク
モジュール 8: 深層学習の高度なトピック
モジュール 9: キャップストーン プロジェクト

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