＊このコースの中のビデオには日本語の字幕がついています。字幕を表示させるには、ビデオ画面下のアイコンをクリックしてください。
説明
このコースでは、畳み込みやプーリング層など、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) のコンポーネントについての理解を深めます。このコースでは、Alex Smola と Tong He が、コンピュータビジョンのツールキットである GluonCV を使って、コンピュータビジョンテクノロジーを実装する方法を紹介します。
対象者
このコースは以下のような方を対象としています。
- 一般的なコンピュータビジョンモデルの実装を検討しているデベロッパー
コースの目標
このコースでは、以下を行う方法を学習します。
- 畳み込み、パディング、チャネルなどの様々な畳み込みニューラルネットワークコンポーネントの概要を説明する
- LeNet のようなニューラルネットワークを作成する際に、コンポーネントをコードに変換する
- トレーニングや変換のためにデータを Gluon Data Loader にインポートする
前提条件
このコースの受講者には、以下の前提条件を満たしていることが推奨されます。
- 人工ニューラルネットワークの基本的な理解
- 行列、行列乗算、ドット積などの線形代数についての基本的な理解
実施形式
このコースは以下の形式で実施します。
- デジタルトレーニング
所要時間
2 時間
コースの概要
このコースでは、以下の概念を取り上げます。
- 畳み込み
- パディングとストライド
- チャネル
- プーリング
- LeNet
- 活性化関数
- ドロップアウト
- バッチ正規化
- ブロック
- 最後のレイヤーの呪い
- 残差ネットワーク
- データ処理
