- 全3回
- 2018年3月13日公開
第1回では、TensorFlowでできること、利用する上での前提知識を学習していきます。
▪︎授業アジェンダ
・企業活用事例(有名事例の紹介)
・前提知識(機械学習での回帰/分類モデルの説明)
・TensorFlowの環境構築(Mac/Win/GCP)
TensorFlowを活用した機械学習実践（全3回）
この授業の先生
学生代表
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徳田 葵
スクー放送部
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- 【前半】授業
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第1回を受講することでできること00:51 (00:09 ~ )
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アジェンダ01:35 (01:00 ~ )
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【先生からの質問】Google Cloud Platformを使っている方・実際に機械学習モデルを構築したことがある方はいらっしゃいますか？00:59 (02:35 ~ )
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TensorFlowの活用事例02:24 (03:34 ~ )
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【先生からの質問】日常で機械学習が使われていそうな技術は思いつきますか02:34 (05:58 ~ )
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機械学習の基礎知識00:28 (08:32 ~ )
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人工知能（AI），機械学習，深層学習の関係01:32 (09:00 ~ )
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どこかで聞いたことのある機械学習用語の整理02:46 (10:32 ~ )
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機械学習手法01:56 (13:18 ~ )
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回帰モデル00:48 (15:14 ~ )
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分類モデル01:05 (16:02 ~ )
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TensorFlowの紹介と環境構築00:11 (17:07 ~ )
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TensorFlowとは04:42 (17:18 ~ )
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Python実行環境でのTensorFlowの環境構築01:37 (22:00 ~ )
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Docker実行環境でのTensorFlowの環境構築00:26 (23:37 ~ )
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【先生からの質問】Dockerを使っている方01:13 (24:03 ~ )
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【デモ】Dockerを用いたTensorFlowの環境構築02:04 (25:16 ~ )
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Cloud Datalabを用いた環境構築02:22 (27:20 ~ )
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【デモ】TensorFlowを用いた簡単なプログラムを作成01:38 (29:42 ~ )
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【デモ】NumPyを用いた行列計算02:01 (31:20 ~ )
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【デモ】TensorFlowを用いた行列計算02:40 (33:21 ~ )
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【デモ】TensorFlowを用いた行列計算：別解05:39 (36:01 ~ )
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まとめ01:58 (41:40 ~ )