TensorFlow の基礎

このモジュールでは、TensorFlow の使用を開始するために必要なすべての概念と実用的な知識を提供します。 TensorFlow の一部としてリリースされた高度な API である Keras について調べ、それを使用して画像分類用のニューラル ネットワークを構築します。

このモジュールでは、TensorFlow を使用した Computer Vision の概要について説明します。 画像分類を使用して畳み込みニューラル ネットワークについて学習し、事前トレーニングされたネットワークと転送学習によってモデルを改善し、実際の問題を解決する方法を確認します。

このモジュールでは、自然言語テキストを処理するためのさまざまなニューラル ネットワーク アーキテクチャについて説明します。 自然言語処理 (NLP) は、主に言語モデルのパフォーマンスがテキストを "理解" する全体的な能力に依存し、大きなテキスト コーパスで教師なし手法を使用してトレーニングできるため、急速な成長と進歩を遂げてきました。 さらに、事前トレーニング済みのテキスト モデルにより、多くの NLP タスクが簡略化され、パフォーマンスが大幅に向上しました。 この学習モジュールでは、これらの手法と NLP の基本について詳しく説明します。

オーディオをテンソルとして表現する方法、波形をスペクトログラムに変換する方法、TensorFlow を使用して単純なキーワード分類子を構築する方法について説明します。

最初のモジュールを完了し、モデルをビルドまたはデバッグするために追加の柔軟性が必要である場合は、このモジュールが役立ちます。 画像分類用の単純なニューラル ネットワークを作成する方法を示しますが、今回は下位レベルの TensorFlow コードを使用し、それを理解するために必要な基本的な概念について説明します。