このコースでは、ニューラルネットワークの基本原理、TensorFlow、Keras、PyTorch の基本原理、および線形回帰、ロジスティック回帰、多層ニューラルネットワークの基本原理を含む、ディープラーニングの基本概念を学びます。また、TensorFlow、Keras、PyTorch を使用して線形回帰モデル、ロジスティック回帰モデル、および多層ニューラルネットワークモデルを構築する方法も学びます。
🎯 タスク
このコースでは、以下を学びます。
- ニューラルネットワークの基本原理
- TensorFlow、Keras、PyTorch の基本原理
- 線形回帰、ロジスティック回帰、多層ニューラルネットワークの基本原理
- TensorFlow、Keras、PyTorch を使用して線形回帰モデルを構築する方法
- TensorFlow、Keras、PyTorch を使用してロジスティック回帰モデルを構築する方法
- TensorFlow、Keras、PyTorch を使用して多層ニューラルネットワークモデルを構築する方法
🏆 達成目標
このコースを修了すると、以下ができるようになります。
- ディープラーニングの基本概念を理解する
- TensorFlow、Keras、PyTorch を使用して線形回帰、ロジスティック回帰、多層ニューラルネットワークを実装する
- 様々なタスクに対応したディープラーニングモデルを構築し、訓練する
