AIと機械学習
TensorFlowによるディープラーニング：ニューラルネットワークの構築
ディープラーニングに飛び込み、TensorFlowを使用して最初のニューラルネットワークを構築します。CNN、RNN、LSTM、転移学習、モデル最適化、本番AIアプリケーションのデプロイ戦略を学びます。
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TensorFlowはディープラーニングの主要なフレームワークです。ゼロからニューラルネットワークを構築してトレーニングする方法を学びます。
TensorFlowとは？
TensorFlowは、Googleが開発したオープンソースの機械学習プラットフォームです。ディープラーニングモデルの構築、トレーニング、デプロイのための包括的なツールを提供します。
ニューラルネットワークの基礎
ニューラルネットワークは、人間の脳に触発された数学的モデルです。レイヤー、活性化関数、バックプロパゲーションで動作します。
CNNとRNN
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像処理に最適で、リカレントニューラルネットワーク（RNN）はシーケンスデータに優れています。
