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タグ #金子邦彦研究室 に関するスライド
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pi-15. カプセル化, MVCモデル, オブジェクトのマッピング
カプセル化
mvc モデル
mvc モデルの応用
オブジェクトのマッピング
金子邦彦研究室
kunihikokaneko
485
pf-2. 式,変数
python
google colaboratory
式
変数
print
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>100
pf-3. 計算誤差,データの種類
python
google colaboratory
計算誤差
データの種類
type
金子邦彦研究室
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>100
pf-4. 条件分岐
python
google colaboratory
条件分岐
if
else
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>100
pf-5. リストと繰り返し
python
google colaboratory
リスト
繰り返し
for
金子邦彦研究室
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>100
pf-6. 式の抽象化と関数
python
google colaboratory
関数
式の抽象化
関数定義
def
return
金子邦彦研究室
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>100
pf-7. 関数呼び出し
python
google colaboratory
関数呼び出し
金子邦彦研究室
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>100
pf-8. メソッド,クラス,コンストラクタ,継承
python
google colaboratory
クラス
メソッド
コンストラクタ
継承
スーパークラス
サブクラス
class
def
__init__
self
vars
super
金子邦彦研究室
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301
pf-1. Python,Google Colaboratory
プログラミング
ソースコード
python
python プログラムの実行
google colaboratory
google アカウント
コードセルの作成
金子邦彦研究室
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282
ae-1. 人工知能の歴史, 種類,応用分野
ニューラルネットワークの歴史
ニューラルネットワークの種類
ニューラルネットワークの応用分野
ディープラーニング
人工知能
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444
ae-2. 機械学習の基礎(教師なし学習,教師あり学習)
機械学習
機械学習の仕組み
学習
検証
iris データセット
教師有り学習
教師無し学習
予測
クラスタリング
分離
ディープラーニング
人工知能
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2.7K
ae-3. ディープラーニングの基礎
ディープラーニングの仕組み
ディープラーニングの歴史
ディープニューラルネットワークの種類
画像データ
ディープラーニングのモデル
学習済みモデル
ディープラーニング
人工知能
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1.3K
ae-4. ディープラーニングでの物体認識,画像分類
画像理解
畳み込み
畳み込みニューラルネットワーク
全結合層
畳み込み層
ディープラーニング
人工知能
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644
ae-5. 物体検出,セグメンテーション
画像理解
物体検出
セグメンテーション
セグメンテーションの仕組み
セグメンテーションの種類
ディープラーニング
人工知能
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1.1K
ae-6. 顔情報処理
顔情報処理
顔情報処理の種類
顔検出
顔ランドマーク
顔検証
顔識別
顔認識
ディープラーニング
人工知能
金子邦彦研究室
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1.5K
ae7ae-7. 予測・判断(時系列データ,リカレントニューラルネットワーク,LSTM)
時系列データ
リカレントニューラルネットワーク
lstm
ディープラーニング
人工知能
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2.7K
ae-8. 自然言語処理(問答,要約,テキスト生成,単語の特徴ベクトル,単語の類似度)
自然言語処理(問答,要約,テキスト生成,単語の特徴ベクトル,単語の類似度)
金子邦彦研究室
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376
ae-9. 姿勢推定
姿勢推定
人体の姿勢推定
頭部の姿勢推定
オブジェクトの姿勢推定
ディープラーニング
人工知能
金子邦彦研究室
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4.4K
ae-10. 中間まとめ(ディープラーニング)
ディープラーニングの種類
ディープラーニングの用途
ディープラーニングの仕組み
画像理解
畳み込みニューラルネットワーク
顔情報処理
姿勢推定
自然言語処理
ディープラーニング
人工知能
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1.1K
ae-11. 実データの分析,意味の抽出,外れ値の判断
python
データフレーム
ヒストグラム
クラスタリング
外れ値
ディープラーニング
人工知能
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270
ae-12. データの合成
人工知能による合成
gan
人工知能社会
ディープラーニング
人工知能
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171
ae-13. 画像理解システムの演習
画像理解システム
画像理解の応用例
セグメンテーションの種類
事前学習済みモデル
パノプティック・セグメンテーション
セマンティック・セグメンテーション
インスタンス・セグメンテーション
ディープラーニング
人工知能
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1.3K
ae-14. 顔検出システムの演習
顔検出システム
顔マスク検出法
マスク有り顔の検出
マスク無し顔の検出
ディープラーニング
人工知能
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1.3K
pi-9. スーパークラス,サブクラス,継承
java
プログラミング
スーパークラス
サブクラス
extends
super
継承
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>100
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#リカレントニューラルネットワーク
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