ディープラーニングG検定 対策講座 第7回/全8回

ディープラーニングG検定対策7 CNNとRNNを理解する

日本ディープラーニング協会G検定 第7回試験対策講座は、ディープラーニングの手法をより深掘りします。代表的な手法で、画像認識でよく使われるCNNのモデルや、RNNなどを詳細に解説。試験に出るポイントも含めてその理論を理解します。
再生時間:38分
ディープラーニングG検定対策7 CNNとRNNを理解する

【ディープラーニングG検定対策7 CNNとRNN】

 それでは日本ディープランニング協会、G検定対策講座第7回目を始めていきたいと思います。よろしくお願いいたします。

 前回の後半、画像処理におけるデファクトスタンダードということで、CNNというものを紹介していきました。今回はそのCNNの続きを説明していきたいと思います。CNNはどういうものだったかといいますと、普通のニューラルネットワークと違って、畳み込みという処理とプーリングという処理を行うことによって画像から特徴を抽出するというものでした。

 CNNにおいては、もちろんモデルの工夫もされているんですけども、データの処理にも工夫が施されています。具体的にどういうものなのかといいますと、Data Augmentationというテクニックになります。日本語でいうと、データ拡張でしたり、あるいはデータの水増しと言ったりもします。

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ディープラーニングG検定 対策講座
  • 全8回

ディープラーニングG検定 対策講座

日本ディープラーニング協会が実施する、ディープラーニングを事業に活かす人のための「G検定(ジェネラリスト検定)」の試験対策講座です。同検定のシラバスの作成者のひとりであり、GunosyやREADYFORの創業メンバーとしてエンジニアを経験してきた業界の第一人者、巣籠悠輔氏が全8回で講義します。合格するために押さえるべきポイントを学びます。(第1回はどなたでも閲覧可能です)

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