【4日で体験！】 TensorFlow, Keras, Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座

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Description: 【最新更新状況】2019/4/18 GoogleのチュートリアルのKeras移行に伴い、Google Colaboratoryによる体験3層ニューラルネットワーク畳み込みニューラルネットワークのセクションを追加し、旧コンテンツ（TensorFlowネイティブでの開発）はアーカイブしました。2018/10/19 TensorFlow 1.11 CPU/GPUのインストール手順（conda版）を追加しました。　　　　　また、古いバージョンのインストール方法の動画は削除しました。2018/3/9　Anaconda 3とTensorFlow 1.6のインストール手順を追加しました。2017/12/4 レクチャー23のスライドに誤植があったので更新しました。2017/11/16 TensorFlow 1.4.0（CPU版）のインストール手順を収録・追加しました。2017/10/26 Anaconda3 5.0.0 + TensorFlow 1.3のインストール手順をmacOS, Windows版をそれぞれ追加しました。2017/9/15 TensorFlow 1.3 GPU版のインストール手順を掲載しました。2017/8/24 TensorFlow 1.3 GPUでcuDNN 6.0が必須になりましたので、補足を追加しました。2017/8/13 Anaconda 4.4.0 / Python 3.6のインストール手順を追加しました。　Windows環境でもPython 3.6がサポートされました。（＊以前はPython 3.5のみ）2017/8/2 TensorFlow 1.2.1のインストール手順を追加しました。2017/4/29 スタイル変換（写真を画家のタッチで描く）のチュートリアルを追加しました。2017/4/27 TensorFlow 1.1がリリースされましたので、インストール手順を追加しました。なお、既存のチュートリアルは1.1での動作を確認しました。2017/4/3 機械学習の概要解説を追加しました。2017/2/27 TensorFlow 1.0のインストール方法、MNIST for Beginners・Expertsのコード実行のレクチャーを追加しました。2017/2/22 Windows版のインストール手順を更新しました（Anaconda 4.2.0のダウンロード・インストール手順）2017/2/21 勾配降下法・ミニバッチの解説を追加しました。2017/2/12 Jupyter Notebookでコメントを入力する方法。Jupyter Notebookの終了方法を追加しました。2017/2/9 MNIST for Experts のスライドを更新（活性化関数の解説を追加）しました。2017/2/8 活性化関数（ReLU）の図解レクチャーを追加しました。【ご注意】このコースは、Python経験者で英語でGoogle社のTensorFlowチュートリアルが自力で理解できる方には物足りないと思いますのでご注意ください。チュートリアルを実施するのはナンセンスだと考える上級者の方には決して受講をお勧めしません。間違えて受講された場合は返金も可能ですので、初心者以外の方は受講しないでください。Pythonをはじめて体験する方、TensorFlowでどんなことができるかを体験してみたい、という方を対象にしています。TensorFlowライブラリを使用したアプリケーション開発などは別コースを企画しています。【2019年、ディープラーニングが急速に普及します】2017年1月30日にピッツバーグで開催されていたトップレベルのチェスの試合で、カーネギーメロン大学のグループによる人工知能 "Libratus" が人間を打ち負かしました。2017年初めには、オンライン囲碁（野狐囲碁）でチャンピオンに連勝する人工知能（Master）が登場して話題になりました。Masterの正体は、2016年にイ・セドルプロを破った "アルファ碁（AlphaGo）" の改良版でした。
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