カリキュラム（内容は変更することがあります）

    1. Python入門はじめに

    2. Python初体験

    3. Python基礎の基礎

    4. 文字列と入出力

    5. 条件式と分岐

    6. ブール型と論理演算子

    7. while文による繰り返し

    8. 関数の定義

    9. オブジェクトとリスト

    10. 辞書オブジェクト

    11. 演習問題

    12. 演習

    1. 第1回

    2. 第２回

    3. 第３回（前半）

    4. 第３回（後半）

    5. 第４回（前半）

    6. 第４回（後半）

    7. 第５回（前半）

    8. 第５回（後半）

    9. 第６回（前半）

    10. 第６回（後半）

    11. 第７回（前半）

    12. 第７回（後半）

    13. 演習問題

    1. Python復習・Numpy入門

    2. パーセプトロンプログラミング

    3. ニューラルネットの推論プログラミング

    4. ニューラルネットの学習プログラミング

    5. 誤差逆伝播法

    6. 学習に関するテクニック

    1. 演習前の準備

    2. 転移学習、ファインチューニング、VGG16モデル

    3. モデルの学習・学習済みモデルの推論

    4. 演習問題

    1. SSDモデルとデータローダについて

    2. SSDの構成・損失関数について

    3. SSDの学習、GPUの使い方

    4. 学習済みSSDモデルを用いた物体検出

    5. 演習問題

    1. PSPNetの構成、データローダ、損失関数

    2. PSPNetの構成、Pyramid Pooling Module

    3. PSPNetの学習

    4. PSPNetの推論

    5. 演習問題

コースの概要

  • 無料
  • 59回のレッスン

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