機械学習 - 上級レベル

難易度: ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

コース詳細

機械学習は、ますます多くのデータを消費する事によって機械の性能を向上させる力を機械に与えるという点で、人工知能の重要な分野です。本コースでは、機械学習における最も強力なモデルである人工ニューラルネットワークを学習します。このモデルは、人間の脳がどのように構造化されているか、つまり異なるニューロンの結合からヒントを得ています。私たちは異なるニューラルネットワークアーキテクチャに関連した、最先端のモデルと実際の問題を学びます。

コースの学習目標

コース修了時に受講生は下記の内容を修得できます

  • ニューラルネットワークを構築するプログラミングスキル
  • 回帰や分類などの様々なタスクにニューラルネットワークを適用する
  • ニューラルネットワークの仕組みを理解する
  • 画像データの基本理解

コース受講必要条件

機械学習 – 中級レベル

本コースのカリキュラム

      1. ディープラーニング (深層学習)序説
      2. 深層学習フレームワーク序説
      3. 完全接続ニューラルネットワーク
      4. フォワードネットワーク
      1. ニューラルネットワークの学習法
      2. 最急降下法
      3. バックプロパゲーション (誤差逆伝播法)
      4. ケラス序説
      5. 初めてのニューラルネットワーク構築
      1. 分類用ニューラルネットワーク
      2. MNISTデータセット
      3. MNISTを分類するための完全接続ニューラルネットワーク
      1. 分類のためのニューラルネットワーク
      2. SP500証券取引所データセット
      3. 株価を予測するための完全接続ニューラルネットワーク
      1. 畳み込みニューラルネットワーク
      2. CNNのパラメータ
        1. 高さ、幅
        2. ストライド
        3. パディング
      3. CNNの特徴
      4. 簡単なCNNを特徴する
      1. リカレント ニューラルネットワーク
      2. 表現学習
      3. 次の言葉の予測
      1. 強化学習
      2. バンディット問題
      3. 探査 vs エクスプロイト
      1. Epsilon-greedy ポリシー
      2. UCB

Q-ラーニング

Q-ラーニングを深める

近日開催のコース / ワークショップ

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もっと他のオプションをお探しですか?

本コース修了後には下記のコースを取る事をお薦めします!

FEATURED MENTOR

Tokyo Techies Lecturer

フォン・グエン

人工知能・データサイエンス責任者

  • Tokyo Techies データサイエンス及びリサーチメンター
  • カーネギーメロン大学(Carnegie Mellon University) 修士号取得
  • 大手グローバル企業のAIラボの研究員
  • シンガポール、オーストラリア、アメリカ、ベトナム、日本において実務経験あり
  • 財務管理、マーケティング、事業計画における豊富な管理および技術経験を持つ結果思考の研究者でありデータグルである
  • Java, Python, Rなど複数の異なるプログラミング言語に対応