講師: 井上 博樹
受講者数: 6,039人
最終更新日: 2022/07/29
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Kerasを使用したディープラーニングの基礎から実践まで学び、MNISTやFashion_MNIST、Dogs vs. Catsなどの実際のデータセットを用いた画像分類タスクの実装方法とKaggleでのコンペティション参加手法を習得できます
TensorFlowの複雑な実装を避けKerasの直感的なAPIを使用することで効率的な学習が可能で、Kaggleのコンペティションを通じて実践的なスキルを身につけられる点が特徴的です
Pythonの基本文法を理解しており、機械学習やディープラーニングの実践的なスキルを身につけたい開発者やデータサイエンティストを目指す方に適しています
Pythonプログラミングの基礎知識がない方は事前に基本文法の学習を推奨しますが、本講座と並行してPython入門講座を受講することで補完することも可能です
Kerasを用いたディープラーニングの実装スキルとKaggleでの実践経験を効率的に習得できる入門講座で、AIエンジニアやデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートするための実践的な足がかりとなります
本講座は、Kerasを使用したディープラーニングの実装に焦点を当て、初学者でも取り組みやすい構成となっています。特にKaggleの実践的な活用方法や、CNNモデルの実装手順が丁寧に解説されており、多くの受講者から「わかりやすい」という評価を得ています。実際のデータを使用した hands-on 形式の学習により、理論と実践のバランスが取れた内容となっています。また、JupyterNotebookを使用した環境構築から、段階的に難易度を上げていく学習設計も効果的です。
講座内容が古くなっている部分があり、TensorFlowのバージョンの違いによるエラーや、公式サイトの変更により、動画の手順通りに進められない場合があります。また、説明のテンポが速いという指摘もあります。ただし、これらの問題は最新の開発環境に関する補足情報を参照することで対応可能です。また、エラーへの対処方法も含めて解説されており、実践的なトラブルシューティングのスキルも身につけることができます。