【実践】ネコでも分かるDeepLearningの応用まとめ【Keras入門】

【実践】ネコでも分かるDeepLearningの応用まとめ【Keras入門】

深層学習フレームワーク「Keras」を使って、AIを作ってみます。主に画像認識や物体検出など、コンピュータビジョンについて解説しています。 【できるようになること】 ✅ サンプルデータを使って、簡単な画像分類AIを作成できる ✅ 用意されている有名モデルを使って、画像分類AIを作成できる ✅ 有名モデルを転移学習させ、用途に合ったAIを作成できる 【キーワード】 💬 MNIST, FashionMNIST, Cifar10 💬 VGG, ResNet, EfficientNet, MobileNet 💬 TensorFlowHub 💬 転移学習、FineTuning 💬 モデル保存、重み保存 【追加予定】 💡 最新モデルを使って、精度の高いAIを作成できる 💡 学習済モデルをAPI化しWeb上で使用することができる 💡 GCPのGPU環境を構築してディープラーニングができる 💡 CloudVisionAPIを使って画像認識ができる

Chapters
Chapter 01無料公開

はじめに

Chapter 02無料公開

🟥 Kerasを学ぶメリット3つ

Chapter 03

🟥 Kerasって?

Chapter 04

🟥 Kerasでモデルを作成しよう

Chapter 05

🟥 モデルにデータを入力しよう

Chapter 06

🟥 モデルに活性化関数を設定しよう

Chapter 07

🟥 性能向上のカギ:optimizerと最適化アルゴリズムを理解しよう

Chapter 08無料公開

📚kerasのサンプルデータセット7つ

Chapter 09無料公開

🔰画像を分類してみよう01 【MNIST】

Chapter 10無料公開

🔰画像を分類してみよう02 【Fashion MNIST】

Chapter 11無料公開

🔰画像を分類してみよう03 【Cifar10】

Chapter 12無料公開

🤖有名モデルを使ってみよう01【VGG】

Chapter 13無料公開

🤖有名モデルを使ってみよう02【ResNet】

Chapter 14無料公開

🤖有名モデルを使ってみよう03【EfficientNet】

Chapter 15無料公開

🤖有名モデルを使ってみよう04【MobileNet】

Chapter 16

🔁転移学習してみよう01【VGG】

Chapter 17

📦TF-Hubを活用しよう01 【画像分類】

Chapter 18

🔹超基本!有名なモデル一覧

Chapter 19

🟧 どっち? TensorflowとKerasの関係

Chapter 20

🟧 データ大事。tfrecord形式のデータを使ってみる

Chapter 21

🟧 使い分けよう!モデル形式3つ

Chapter 22

🟧 データ操作、TensorFlowではこう書く。

Chapter 23

💡paper with codeを使いこなそう

Chapter 24

💡よく出てくるデータセットまとめ

Chapter 25

💡知っておくべき!OSSライセンスとは?

Author
NekoAllergy
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