ディープラーニング実践 -実データに対してスマートなAIを作り上げよう-

🚀 コースタイト: ディープラーニング実践 - 実データに対してスマートなAIを作り上げよう

🧪 コースヘッドライン: 「GoogleColabで犬と猫の画像を判別するAIを構築・理解する！」 過学習、データ拡張、転移学習など、AIにおける重要な用語を深く掘り下げます。

📚 はじめに: このコースでは、GoogleColabとGoogle Driveの基本操作から始め、Kaggleの豊富なデータセットを活用して、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を自分のもので作り上げる方法までが具体的にご案内いたします。さらに、過学習やデータ拡張などの重要な概念を理解することで、よりスマートなAIモデルを構築することができるようになります。

コースの内容：

1. GoogleColabとGoogle Driveの基本操作

   • GoogleColabのセットアップと使い方を学び、必要なライブラリやデータを管理する方法を習得します。

2. Kaggleのデータセットの整理

   • Kaggleで利用可能な高品質の画像データセットを選び、必要に応じてデータの前処理やラベル付けを行う方法を勉強します。

3. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構築方法

   • CNNの基本原理と、実際のコードを用いてモデルを作成・トレーニングする手順を学びます。

4. 過学習の意味と対策

   • 過学習がなぜ起こり、どのように防ぐかを理解し、実際のプロジェクトでそれを適用する方法を学びます。

5. データ拡張の実装方法

   • モデルの訓練データが不足している場合に、新しいデータポイントを生成する方法、Data Augmentationのテクニックを学びます。

6. ドロップアウト層の役割

   • 過学習を防ぐためのドロップアウト層とは何か、その設定方法と効果を検討します。

7. Image Data Generatorの使い方

   • データ拡張にImage Data Generatorを使用する方法を学び、実際のプロジェクトで其の効能を体験します。

8. Kerasで使える学習済みモデルの一覧

   • Kerasで利用可能な事前トレーニングされたモデルを知ることから、どのモデルを選択すべきかを決定する方法を学びます。

9. 予測、特徴量抽出、転移学習、ファインチューニングについて

   • 画像の予測と特徴量の抽出方法を実践し、転移学習とファインチューニングの適用例を具体的に理解します。

🌟 このコースを受諫することで、

• GoogleColab上でAIプロジェクトを自分の手で構築・実行する技術を身につけます。
• AIモデルの訓練とチューニングにおける重要な概念とテクニックを把握し、実際の問題解決に応用できるようになります。
• 犬と猫の画像を判別するAIモデルを作成し、そのプロセスを通じて深堀り型の学習を体験いたします。

👩‍💻 ノウハウを最新のものに保ち、AI開発者としてのスキルを一歩進めてください！