ガッツリ伴走機械学習、深層学習入門コース
ガッツリ伴走機械学習、深層学習入門コース
（内容がまた多少調整することがあるかもしれませんので、ご了承ください。大きいな構成はこの通りになります）
受講したい方は、私の「川島のガッツリプログラミング伴走コース」をご覧ください。
準備
- 川島の自己紹介
- ローカルPCでPython環境の構築
- Google Colabを使えるようにする
機械学習
理論
実践
- 機械学習 scikit-learn アヤメの分類（2）
- https://github.com/Kokensha/machine_learning_deep_learning_lessons/blob/master/handson/handson01.md
- https://github.com/kawashimaken/salon/tree/master/scikit-learn
- 機械学習 scikit-learn 手書きdigits（2）
- https://github.com/Kokensha/machine_learning_deep_learning_lessons/blob/master/handson/handson02.md
- https://github.com/kawashimaken/salon/tree/master/scikit-learn
オプション
- その他scikit-learnの課題
ニューラルネットワーク(NN)
理論
-
ニューラルネットワーク(2)
実践
- ニューラルネットワーク PyTorch + MNIST(1)
- https://github.com/kawashimaken/salon/tree/master/pytorch/minist.py
- ニューラルネットワーク PyTorch + FashionMNIST(1)
- https://github.com/kawashimaken/salon/blob/master/pytorch/fashion_mnist.py
- ニューラルネットワーク TensorFlow + MNIST(1)
- https://github.com/kawashimaken/salon/blob/master/tensorflow/tensorflow_simplest_neural_network_program.py
- ニューラルネットワーク TensorFlow + FashionMNIST(1)
- https://github.com/kawashimaken/salon/blob/master/tensorflow/fashion_mnist.py
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
理論
- 畳み込みニューラルネットワーク（4）
- https://note.com/kawashimaken/n/nc27810b609da
実践
- 畳み込みニューラルネットワーク PyTorch シンプル（2）
- https://github.com/kawashimaken/salon/blob/master/pytorch/cnn_cifar10.py
- 畳み込みニューラルネットワーク TensorFlow シンプル（2）
https://github.com/kawashimaken/salon/blob/master/tensorflow/cnn_mnist.py
オプション
- 畳み込みニューラルネットワーク PyTorch ちょっと複雑
- 畳み込みニューラルネットワーク TensorFlow ちょっと複雑
転移学習(Transfer Learning)
理論
- 転移学習概念(1)
実践
- 転移学習 PyTorch（2）
- 転移学習 TensorFlow 花画像の学習と認識（2）
- https://drive.google.com/file/d/1rJBW5amSCYlaacvGyXmZf9SElXijTVlB/view?usp=sharing
オプション
- 転移学習 TensorFlow 空き缶とペットボトルのデータ収集、学習と認識 option
- https://drive.google.com/file/d/1jS0CIMfzUyfbg_GUZI50J1Y8FRlUuZQz/view?usp=sharing
ディープラーニン(DNN)
理論
実践
- ディープラーニング：PyTorh VGG16 Option
- https://github.com/kawashimaken/salon/blob/master/pytorch/vgg16.py
オプション
-
ディープラーニング：PyTorh ResNet
-
ディープラーニング：PyTorh GoogLeNet
-
ディープラーニング：TensorFlow VGG16
-
ディープラーニング：TensorFlow ResNet
-
ディープラーニング：TensorFlow GoogLeNet
物体検出
- ディープラーニング：物体検出 PyTorch YOLO3
- https://colab.research.google.com/drive/1h7_TPpBNuVXq3XbByuuFe7-hMHGwAQ0b
- ディープラーニング：物体検出 TensorFlow Keras YOLO3
セグメンテーション
- ディープラーニング：セグメンテーション PyTorch
- https://colab.research.google.com/drive/1TZPCUJ93YOFjMKtrbcTJYWt2FZruxk_W
- ディープラーニング：セグメンテーション TensorFlow
- https://colab.research.google.com/drive/1C3RDumiSBkWvKwGPuBa7o0t9jPBMS4tU
リカレントニューラルネットワーク（RNN）
理論
- RNNの原理(1)
実践
- RNN PyTorch シンプル(2)
- https://colab.research.google.com/drive/1IaRdJBy6s0eHKyZUwxTQlX-zGeTab2kf
- RNN TensorFlow シンプル(2)
- https://colab.research.google.com/drive/1Ijr_ck3dA-O1CambbS1-l0XfVQUh_dtS
オプション
- RNN PyTorch ちょっと複雑
- RNN TensorFlow ちょっと複雑
敵対的生成ネットワーク（GAN）
理論
- GANの原理（1）
実践
- GAN PyTorch + MNIST シンプル（2）
- https://colab.research.google.com/drive/1OSgAURSJbvy3c31V7c8Bw6ZHKHoQuubv
- GAN TensorFlow + MNIST シンプル（2）
- https://colab.research.google.com/drive/1Z4hVq0i0riMekwTpY7MgsUgz2ylZAbnk
オプション
- GAN PyTorch ちょっと複雑
- GAN TensorFlow ちょっと複雑
