ディープ ラーニング入門
この無料ディープ ラーニング チュートリアルでは、実践的なディープラーニング手法の概要を対話形式で説明します。所要時間は 2 時間です。 MATLAB® でディープ ラーニング手法を使用して、画像認識を行う方法を学ぶことができます。
必要条件:MATLAB 入門を修了、または MATLAB の基礎知識があること
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日本語および英語で受講可能
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1.
はじめに
ディープ ラーニングの概念とコースの概要を理解する
- 画像認識のためのディープ ラーニング
- コース概要
2.
事前学習済みのネットワークの使用
事前学習済みのネットワークを使用して画像分類を行う
- コース例 - いくつかの画像におけるオブジェクトの識別
- 予測の実行
- CNN アーキテクチャ
- 予測の評価
- 画像データストア
3.
データの管理
画像のフォルダをインポートし、特定のネットワークで使用できるようにします。
- イメージデータストア
- 入力として使用するためのイメージの準備
- データストア内の画像の処理
- サブフォルダを使用してデータストアを作成する
4.
転移学習の実行
新しい画像データを使用して事前学習済みのネットワークを再度学習し直し、画像分類を行う
- 転移学習とは
- 転移学習に必要なコンポーネント
- 学習データの準備
- ネットワーク レイヤーの変更
- 学習オプションの設定
- ネットワークの学習
- パフォーマンスの評価
- 転移学習のまとめ
関連コース
MATLAB によるディープラーニング
実際の画像およびシーケンス データを使用して、ディープ ニューラル ネットワークの理論と実践について学びます
MATLAB による機械学習
データの探索方法や、予測モデルの構築方法について学習します。
MATLAB 基礎
データ解析、モデル化、プログラミングにおける MATLAB の主な機能について学習します。
