難易度：★★☆☆☆
本講座ではDeep Learningに関する基礎的な知識を学びます。 画像処理やニューラルネットワーク、ディープラーニングの基礎を学び、画像認識の代表的なタスクである画像分類タスクに挑戦していただきます。
DeepLearning入門へようこそ。
本Gymでは、画像処理やニューラルネットワーク、ディープラーニングの基礎を学び、最終的には、ディープラーニングフレームワークの一つである「keras」を使用して、画像分類のモデル実装にチャレンジしていただきます。
まずは、本Gymの概要とカリキュラムを紹介します。
Mission 1
画像処理の基礎を学びます
1. 画像表示をしてみましょう。
2. 画像操作をしてみましょう。
持っている画像データをNeuralNetworkの入力にするとき、ほとんどの場合は前処理として加工を行います。
今回は、基本的な画像加工を行ってみます。
Mission 2
ニューラルネットワークの基礎を学びます
- 機械学習モデルの入力にするためにデータを整理する
ニューラルネットワークを作成しながらKerasの使い方に慣れていきましょう。
Mission 3
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)について学びます。
本タスクでは誤差関数や勾配降下法といった、学習を進めるために重要となる概念を学びましょう。
kerasでの実装を通して、畳み込みニューラルネットワークについて学んでいきましょう。
