MATLAB および Simulink トレーニング

ディープ ラーニング入門

 

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1.

はじめに

ディープ ラーニングの概念とコースの概要を理解する

  • 画像認識のためのディープ ラーニング
  • コース概要

2.

事前学習済みのネットワークの使用

事前学習済みのネットワークを使用して画像分類を行う

  • コース例 - いくつかの画像におけるオブジェクトの識別
  • 予測の実行
  • CNN アーキテクチャ
  • 予測の評価
  • 画像データストア

3.

データの管理

画像のフォルダをインポートし、特定のネットワークで使用できるようにします。

  • イメージデータストア
  • 入力として使用するためのイメージの準備
  • データストア内の画像の処理
  • サブフォルダを使用してデータストアを作成する

4.

転移学習の実行

新しい画像データを使用して事前学習済みのネットワークを再度学習し直し、画像分類を行う

  • 転移学習とは
  • 転移学習に必要なコンポーネント
  • 学習データの準備
  • ネットワーク レイヤーの変更
  • 学習オプションの設定
  • ネットワークの学習
  • パフォーマンスの評価
  • 転移学習のまとめ
詳細を確認する

関連コース

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