微分積分:Calculus これならわかる深層学習入門 (機械学習スタートアップシリーズ)読書メモ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのための深層学習の機械学習、勾配降下法、正則化、誤差逆伝播、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、強化学習等の概要
数学:Mathematics
微分積分:Calculus python 保護中: PythonとKerasによる高度なディープラーニング(1) Keras Functional APIを利用した複雑なネットワーク
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるKeras functional APIを使った複雑なネットワークモデルの構築(マルチモーダル問題等への対応)
python 保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(4)双方向RNNとCNNでのシーケンス処理
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasでのシーケンスデータへの双方向RNNとCNN適用
python 保護中: pythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(3)リカレントニューラルネットワークの高度な使い方(GRU)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpyhton/kerasによるシーケンスデータのGRUによる分析とリカレントドロップアウト、リカレント層のスタッキングによる改善
python 保護中: PythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(2)SimpleRNNとLSTMの適用
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasによるテキスト/シーケンス情報の為のRNNとLSTM
python 保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(4)CNN学習データの可視化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクのためのpython/kerasによるDNNでのCNNの可視化による解釈
python 保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(3) 学習済みモデルを利用したのCNNの改善
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpyhton/kerasによる既存モデル(ImageNet)(利用の少数データ深層学習(DNN)
python 保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(2)少量のデータを使ったCNNのデータ拡張による改善
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに用いられるpyhton/Kerasによる少量データのCNNを改善する手法(データ拡張による過学習の改善)
python 保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(1)-畳み込みとプーリング
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される深層学習を用いた画像認識へのpyhton/keras/CNNでの畳み込みとプーリングの概要
python 保護中: PythonとKerasによるディープラーニング-深層学習の方法論
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるpython/kerasを使った深層学習における最適化手法