はじめに
  • はじめに
  • コース概要
人工知能入門
  • プログラムとの違い
  • Scratch でプログラム
  • 回帰分析
  • 分類問題1
  • 分類問題2(ワインの分類問題 プログラム付き)
  • 画像認識の概要
ニューラルネットワーク
  • ニューラルネットワークとは
  • 人工ニューロン
  • 人工ニューロン-複数入力
  • パーセプトロン
  • 活性化関数
  • バイアスとは
  • 線形分離1
  • 線形分離2
  • 多層パーセプトロン
  • 多層パーセプトロン(補習)
  • 多層パーセプトロン(四則演算)
  • カテゴリーデータとOne-Hot Vector
  • 過剰適合(過学習)
  • ドロップアウト1
  • ドロップアウ2
  • ドロップアウト3
誤差逆伝播
  • 順伝播
  • 誤差逆伝播
  • 微分基礎1
  • 微分基礎2
  • 計算グラフ(順伝播)
  • 計算グラフ(逆伝播)
ディープラーニング
  • このセクションの概要
  • ディープニューラルネットワーク その1(多層パーセプトロンと隠れ層)
  • ディープニューラルネットワーク その2
  • 畳み込みニューラルネットワーク
  • 画像認識の実際 習うより慣れろ。まずは手書き文字の認識を体験してみよう!
  • 画像認識の実際(番外編)
  • フィルターとは
  • 畳み込みの計算
  • 畳み込みの逆伝播
  • プーリング
  • コーヒータイム
  • フィルターの学習推移
転移学習
  • 転移学習の基本
  • 転移学習の実践1 棒グラフで確率分布を見てみよう!
  • 転移学習の実践2 自分の文字を学習させてみよう!
  • 学習ツールの補足説明
  • 課題:転移学習で独自画像の再学習