Coursera: Deep Learning Specialization の Course 4: Convolutional Neural Networks を修了しました。
内容としては次の通り。
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Convolution
- Edge Detection
- Padding & Stride
- Pooling
- Network Architecture
- LeNet-5
- AlexNet
- VGG 16
- ResNet
- Inception Network
- Object Detection: YOLO Algorithm
- Object Localization
- Sliding Windows
- Intersection Over Union (IOU)
- Non-max Suppression
- Anchor Box
- Face Recognition
- Verification vs Recognition
- One Shot Learning
- Siamese Network
- Triplet Loss
- Neural Style Transfer
- Content Cost Function
- Style Cost Function
こうやって書いてみると四週間でなかなか頑張ったじゃないか、という感じ。 かといって毎週毎週量が多くて大変、ということはなく、楽しく勉強できたなーって思った。
ただ、今回のコースは今までと違って「さわりだけ押さえておく」って感じで、実務で使いたければもう少し勉強しないとだめかなーって印象。 でも、その「もう少し勉強するための下地」は身についた感じがあって、あとは必要に応じて教科書とか論文を読めばなんとかなりそう。
次は最後のコースで RNN。いろいろの都合で6末開始になりそうだなぁ。