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ディープラーニング
( 25 モジュール )

モジュール #1
ディープラーニング入門
ディープラーニングの概要,歴史,およびアプリケーション

モジュール #2
数学の前提条件
線形代数,微積分,および確率論の復習

モジュール #3
ニューラルネットワークの基礎
人工ニューラルネットワーク,パーセプトロン,および多層パーセプトロンの紹介

モジュール #4
活性化関数とバックプロパゲーション
活性化関数,バックプロパゲーション,および勾配降下法

モジュール #5
ニューラルネットワークの構築とトレーニング
ディープラーニングフレームワークを使用したニューラルネットワークの構築とトレーニングの実践的な経験

モジュール #6
畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
CNN,畳み込み層,およびプーリング層の紹介

モジュール #7
CNN アーキテクチャ
AlexNet,VGGNet,GoogLeNet,および ResNet アーキテクチャ

モジュール #8
転移学習と微調整
使用画像分類タスクのための事前トレーニング済み CNN モデルと微調整

モジュール #9
リカレントニューラルネットワーク (RNN)
RNN,シンプル RNN,および LSTM ネットワークの概要

モジュール #10
RNN アーキテクチャ
GRU,双方向 RNN,およびエンコーダーデコーダーモデル

モジュール #11
シーケンス間モデル
機械翻訳,チャットボット,およびシーケンス間モデル

モジュール #12
生成モデル
生成モデル,GAN,および VAE の概要

モジュール #13
オートエンコーダーと変分オートエンコーダー
次元削減,オートエンコーダー,および VAE

モジュール #14
敵対的生成ネットワーク (GAN)
GAN,DCGAN,および条件付き GAN

モジュール #15
深層強化学習
強化学習の概要, Q学習,およびポリシー勾配

モジュール #16
深層強化学習アルゴリズム
DDPG,アクタークリティック法,およびAlphaGo

モジュール #17
教師なし学習とクラスタリング
K平均法,階層的クラスタリング,および次元削減

モジュール #18
自然言語処理のための深層学習
単語埋め込み,言語モデル,およびテキスト分類

モジュール #19
注意メカニズム
NLPにおける注意,トランスフォーマー,およびBERT

モジュール #20
コンピュータービジョンのための深層学習
オブジェクトの検出,セグメンテーション,および追跡

モジュール #21
深層学習フレームワーク
TensorFlow,PyTorch,およびKeras

モジュール #22
モデル評価とハイパーパラメータ調整
モデル評価メトリック,ハイパーパラメータ調整,およびクロス検証

モジュール #23
深層学習の展開と制作
モデルの展開,モデルの提供,および実用化

モジュール #24
ディープラーニングにおける倫理と公平性
ディープラーニングモデルにおける倫理的配慮,偏見,公平性

モジュール #25
コースのまとめと結論
ディープラーニングのキャリアにおける次のステップを計画する

言語学習アシスタント
音声サポート付き

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