
Chapters
1. はじめに:機械学習・ディープラーニングの概要
2. 開発環境の準備
3. TensorFlowの基本
4. 「Hello, TensorFlow」で学ぶニューラルネットワーク入門
5. データ前処理と入力パイプライン
6. CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の構築
7. RNN(再帰型ニューラルネットワーク)と系列データの取り扱い
8. 転移学習と事前学習モデルの活用
9. TensorFlowで強化学習 (Optional)
10. モデル最適化とハイパーパラメータチューニング
11. モデルの解釈性と可視化
12. TensorFlow Liteを使ったモバイル・組み込みへのデプロイ
13. TensorFlow Servingを使ったサービス運用
14. トラブルシュートとベストプラクティス
15. 総合演習:実践プロジェクトを組み立てる
16. 今後の学習の道筋と最先端トピックス
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