К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門 · LearnSpace
Назад в каталог
courseraПрограммирование

AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門

Курс от DeepLearning.AI
Средний≈ 13.8 чЯпонский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。 アンドリュー・エンの「 The Machine Learning(機械学習)」と「Deep Learning Specialization(ディープラーニング専門講座)」では、機械学習とディープラーニングの最も重要かつ基本的な原理を学習します。deeplearning.aiが提供する新しい「TensorFlow in Practice 専門講座」では、TensorFlowを使用してそれらの原理を実装し、拡張性のあるモデルを構築して現実世界の問題に適用する方法を学びます。ニューラルネットワークの仕組みについての理解を深めるには、「ディープラーニング専門講座」を受講することをお勧めします。

Навыки, которые вы освоите

Convolutional Neural NetworksTensorflowArtificial Neural NetworksComputer VisionDeep LearningMachine LearningApplied Machine LearningImage AnalysisArtificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)Model Training

Программа курса

4 модулей · 62 учебных материалов

01新しいプログラミングパラダイム 12 материалов

新しいプログラミングパラダイム 

始める前に:TensorFlow 2.0と本講座についてЧтениеはじめに:アンドリューとの対話 Видео機械学習入門 Видеоニューラルネットワークの 「Hello World」 Видео

Учитесь у экспертов

Laurence Moroney

Instructor

AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 13.8 ч

4 модулей

Язык: Японский

Субтитры: Русский, Турецкий, Английский, Испанский

Часть программы вашего университета
ルールからデータへ Чтение
TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー Видео
試してみようЧтение
1週目 テスト Задание

今週の練習問題 - 初めてのニューラルネットワーク 

Google Colaboratory の紹介  ЧтениеGoogle Colaboratoryから始めましょう(TensorFlowをコーディングする) PLUGIN1 週目リソース  Чтение

オプション:Google Colaboratory環境(採点対象外)  

練習問題 1(住宅価格) Внешний инструмент
02コンピュータビジョンの紹介 15 материалов

コンピュータビジョンの紹介 

アンドリューとの対話Видеоコンピュータビジョンの紹介Видеоデータの使い方を探求するЧтение訓練データをロードするようコードを作成するВидео Fashion-MNIST データの構造Чтениеコンピュータビジョン ニューラルネットワークをコーディングするВидео方法を理解するЧтениеコンピュータビジョンのノートブックのウォークスルーВидеоコンピュータビジョンに取り組むЧтение訓練の制御のためにコールバックを使用するВидеоコールバックの実装方法を見る ЧтениеコールバックのあるノートブックのウォークスルーВидео2 週目 テストЗадание

今週の練習問題ーディープニューラルネットワークを実装して手書きの数字を認識する

練習問題 2(手書き認識) Внешний инструмент2 週目 リソース Чтение
03畳み込みニューラルネットワークでビジョンを強化する 14 материалов

畳み込みニューラルネットワークでビジョンを強化する 

アンドリューとの対話Видео畳み込みとプーリングとは何か?Видео畳み込み層とプーリング層をコーディングする Чтение畳み込み層を実装するВидео畳み込みについてさらに学ぶ Чтениеプーリング層を実装するВидео最初のConvNet(畳み込みニューラルネットワーク)を実習する Чтение畳み込みでファッション分類器を改善するВидео試してみよう Чтение畳み込みのウォークスルーВидеоフィルターとプールで実験する Чтение3 週目 テストЗадание

今週の練習問題ーDNNパフォーマンスを畳み込みを使用して向上させる

練習問題 3 - 畳み込みでMNISTを改善するВнешний инструмент3週目リソース  Чтение
04現実世界の画像を使用する 21 материалов

現実世界の画像を使用する 

アンドリューとの対話Видео影響の大きい実世界のソリューションを探求するЧтение画像ジェネレーターの理解Видеоニューラルネットワークを設計する Чтение複雑な画像を使用するConvNetを定義するВидео画像ジェネレーターでConvNetを訓練する ЧтениеConvNetをfit_generatorで訓練するВидеоソリューションを探求するЧтениеConvNet開発のウォークスルーВидеоニューラルネットワークを訓練するЧтениеfit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルーВидео「馬と人間」の分類器を使って実験するЧтение精度をテストする自動検証を追加するВидео実習を行い検証を使ってみるЧтение画像圧縮の影響を探求するВидео圧縮された画像を使った実習 Чтение4 週目 テストЗадание

今週の練習問題ー複雑な画像を処理する 

練習問題 4 - 複雑な画像を処理する Внешний инструмент4 週目リソース Чтение

講座 1 まとめ  

まとめЧтениеアンドリューとの対話Видео