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プロジェクト:TensorFlowを使用した基本的な画像分類

説明

この2時間のプロジェクトベースのコースでは、TensorFlowをバックエンドとしてKerasを使用する基本を学び、それを使用して基本的な画像分類問題を解決します。 このプロジェクトの終わりまでに、手書きの画像から数字を高い精度で予測できるニューラルネットワークモデルを作成、トレーニング、評価します。 また、ニューラルネットワーク、TensorFlow、Kerasの基礎も学びます。

このコースは、Rhymeと呼ばれるCourseraの実践的なプロジェクトプラットフォームで実行されます。 Rhymeでは、ブラウザで実践的な方法でプロジェクトを実行します。 プロジェクトに必要なすべてのソフトウェアとデータを含む、事前構成されたクラウドデスクトップにすぐにアクセスできます。 すべてがインターネットブラウザに直接設定されているので、学習に集中できます。 このプロジェクトでは、Python、Jupyter、Tensorflowがプリインストールされたクラウドデスクトップにすぐにアクセスできます。

注意:
–クラウドデスクトップに5回アクセスできるようになります。 ただし、説明ビデオには何度でもアクセスできます。
–このコースは、北米地域に拠点を置く学習者に最適です。 現在、他の地域でも同じ体験を提供できるよう取り組んでいます。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語

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