Intro to TensorFlow 日本語版

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Introduction

## Course Review: Intro to TensorFlow (Japanese Version) **Course Title:** Intro to TensorFlow 日本語版 **Platform:** Coursera **Language:** Japanese **Overview:** The goal of this course is to create, train, and deploy machine learning models using the flexible and user-friendly TensorFlow 2.x and Keras. Participants will learn to navigate the hierarchy of the TensorFlow 2.x API and gain hands-on experience with its key components through practical exercises. This includes managing datasets and feature columns, designing input data pipelines, and reading various types of data—including CSV files, NumPy arrays, text data, and images. Additionally, the course covers constructing deep learning models using both the Keras Sequential API and Keras Functional API, and understanding activation functions, loss functions, and optimization techniques. ### Course Structure The course is structured into several modules that progressively build the learners' knowledge and skills in TensorFlow: 1. **Basic Overview of TensorFlow:** Learners are introduced to the new paradigms introduced in TensorFlow 2.x, including core components like tensors and variables through practical exercises. 2. **Designing and Creating Input Data Pipelines:** This module dives into managing datasets and feature columns. Students practice using the `tf.data.Dataset` API to load various data formats, including CSV, NumPy arrays, text, and images. Exercises focus on creating numerical, categorical, bucket, and hashed feature columns. 3. **Training Neural Networks with Keras Sequential API:** Here, participants learn how to use the Keras Sequential API to define models. The module covers essential concepts like activation functions, loss functions, and optimization techniques, and culminates in creating basic machine learning models such as linear regression and logistic regression. 4. **Training Neural Networks with Keras Functional API:** This advanced module teaches how to leverage the Keras Functional API, which provides more flexibility in model design, allowing for non-linear topologies, shared layers, and multiple input/output models. Students will explore how to define complex architectures that may not be feasible using the Sequential API. 5. **Course Summary:** The course wraps up with a review of the key topics covered, revisiting core TensorFlow codes, the `tf.data API`, and both Keras APIs. The final discussion includes scaling machine learning models on the Cloud AI Platform. ### Why You Should Take This Course - **Hands-On Learning:** The course focuses heavily on practical exercises, ensuring that learners not only understand the theoretical concepts but also gain valuable experience in implementing them. - **Comprehensive Content:** Covering a wide range of topics from data handling to deep learning model training makes this course suitable for beginners as well as those looking to solidify their understanding of TensorFlow. - **Flexible Learning Access:** Offered on Coursera, participants can learn at their own pace, making it easier to balance with other commitments. - **Strong Community Support:** Being a popular course, learners will have access to a community of peers and instructors for collaboration and assistance, enhancing the learning experience. - **Language Accessibility:** The course is conducted in Japanese, making it accessible for native speakers who may find it challenging to navigate technical content in English. ### Recommended For This course is highly recommended for individuals seeking to venture into the field of machine learning and deep learning using TensorFlow. Whether you are a student, a professional looking to upskill, or a data enthusiast, this course provides the foundational knowledge required to start building and deploying your machine learning models. **Conclusion:** If you’re ready to dive into the revolutionary world of machine learning and want to harness the power of TensorFlow 2.x and Keras, "Intro to TensorFlow 日本語版" on Coursera is an excellent place to start. Equip yourself with the skills to create impactful models and join the growing field of AI-driven technologies. Enroll today and take the first step towards mastering machine learning with TensorFlow!

Syllabus

コースの概要

これは TensorFlow 2.x の入門コースです。TensorFlow 2.x では手軽な Keras を活用して機械学習モデルを作成できます。このコースでは、TensorFlow 2.x 入力データ パイプラインの設計と作成、TensorFlow 2.x と Keras を使用した機械学習モデルの作成、機械学習モデルの精度向上、大規模に使用する機械学習モデルの記述について取り上げます。

TensorFlow の概要

TensorFlow 2.x の新しいパラダイムについて学びます。TensorFlow API の階層について学び、TensorFlow の主要コンポーネント、テンソル、および変数を実践演習で理解します。

TensorFlow 入力データ パイプラインの設計と作成

データセットと特徴列の扱い方について学びます。tf.data.Dataset を使用して csv データ、NumPy 配列、テキストデータ、および画像を読み込む実践演習を行います。数値、カテゴリ、バケット、およびハッシュの特徴列を作成する実践演習も行います。

Tensorflow 2 と Keras Sequential API を使用したニューラル ネットワークのトレーニング

このモジュールでは、Keras Sequential API を使用して TensorFlow モデルを記述することを学びます。ただし、モデルの記述の前に、活性化関数、損失、および最適化について学びます。次に、Keras Sequential API を使用してディープ ラーニング モデルを作成する方法を学びます。クラウドに予測モデルをデプロイする方法についても学びます。

Tensorflow 2 と Keras Functional API を使用したニューラル ネットワークのトレーニング

Sequential モデル API はほとんどのディープ ラーニング モデルの開発に適していますが、制約がいくつかあります。その一例を挙げると、入力ソースが複数あるモデル、出力先が複数になるモデル、レイヤを再利用するモデルを定義するのは単純ではありません。Keras Functional API は tf.keras.Sequential API より柔軟にモデルを作成する手段です。Functional API は非線形トポロジのモデル、レイヤを共有するモデル、入力または出力が複数あるモデルに対応できます。Keras Functional API ではモデルを柔軟に定義できます。特に、入力または出力が複数あるモデルや、レイヤを共有するモデルを定義できます。アドホックの非巡回ネットワーク グラフを定義することもできます。大抵のディープ ラーニング モデルの主な目的は、レイヤの有向非巡回グラフ（DAG）です。Functional API はレイヤのグラフを作成する手段です。モデルのパフォーマンス向上に役立つ正則化についても学びます。

まとめ

このコースでこれまでに取り上げた TensorFlow のトピックをここでまとめます。コア TensorFlow コード、tf.data API、Keras Sequential API、および Keras Functional API について復習し、最後には Cloud AI Platform での機械学習モデルのスケーリングについて取り上げます。