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最初のレッスン
01 · ニューロンとは何か?
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コース
9個のワールド · 37個のレッスン
ワールド 1 · 信号とニューロン
無料
ニューロンとは、実際にはどのようなものなのか。
01
ニューロンとは何か?
入力が1つ、出力が1つの数値 · 3分
02
重み、バイアス、活性化
ニューロンの3つの調整可能なパラメータ · 4分
03
ニューロンから意思決定へ
線を描く · 3分
ワールド 2 · 失敗から学ぶ
PRO
ネットワークが実際にどのように学習するのか
01
損失:誤りの度合いを測定する。
私たちがどれだけひどい状態にあるかを示す一つの数。 · 3分
PRO
02
勾配降下法
坂道を転がり落ちる · 4分
PRO
03
学習率
損失の谷でそれを感じてみよう。 · 5分
PRO
ワールド 3 · より深い思考
PRO
1行だけでは足りない場合
01
行が失敗した場合
らせんの問題 · 3分
PRO
02
まず読む
AIラボのガイド
ガイドをすべて見る →
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隠れ層
単純な部品の組み合わせ · 4分
PRO
03
らせんが分離していく様子を観察しましょう。
決定境界 · 5分
PRO
ワールド 4 · Raspberry PiとGPIO
PRO
4ドルで組み立てられるコンピューター
01
Raspberry Piとは何ですか?
1つのボードに搭載された、完全なコンピューター · 3分
PRO
02
GPIOと最初の点滅プログラム
Pythonを使ってLEDを点灯させる · 4分
PRO
03
入力とPWM
ボタン、およびPWMによる調光 · 4分
PRO
04
GPIOヘッダー
40本のピンがあり、それぞれのピンには2つの数字が割り当てられています。 · 4分
PRO
05
LEDに抵抗器が必要なのはなぜか
3.3ボルト、およびピンが実際に供給できる電圧 · 4分
PRO
06
数列とタイミング
リスト、ループ、および信号機 · 5分
PRO
07
ボタンの状態を正しく読み取る
浮遊ピン、プルダウン抵抗、およびチャタリング · 5分
PRO
08
音を出す
ブザーと、パターン化されたビープ音。 · 3分
PRO
09
状態の維持
ループを抜けても値を保持する変数 · 4分
PRO
10
故障した場合
推測する代わりに、エラーを読み取る。 · 4分
PRO
ワールド 5 · 小さく作ろう
PRO
モデルを小型化して適合させる
01
量子化
32ビットから8ビットへ · 4分
PRO
02
自分で小さくしてみよう。
縮小装置 · 5分
PRO
ワールド 6 · エッジへのデプロイ
PRO
4ドルのチップで実行する
01
RAM、フラッシュメモリ、および遅延
3つの予算 · 4分
PRO
02
チップに書き込む
チップ · 5分
PRO
ワールド 7 · 実践演習
PRO
ネットワークが学習できる6つのパターン
01
2つのブロブ — 直線
1行で十分な場合 · 3分
PRO
02
XOR演算 — なぜ1つの行が失敗するのか
隠れ層が必要な問題 · 4分
PRO
03
円 — 閉じた境界
あるクラスを別のクラスでラップする · 4分
PRO
04
二つの月 — 湾曲した分割
三日月の間を縫うように · 3分
PRO
05
ReLUとtanhの比較
ニューロンは経路を変更する。 · 4分
PRO
06
最適化アルゴリズムは重要です。
同じらせんにおいて、Adamとモーメンタムを比較 · 4分
PRO
ワールド 8 · 測定できる風景
PRO
2つのパラメータ、5つの観測値、1つの正確な損失関数
01
損失関数のランドスケープを構築する
PRO
02
勾配に従ってください。
PRO
03
あるステップで目標を超過した場合
PRO
04
最小値は常に零とは限らない
PRO
ワールド 9 · 6つの特徴量から点群へ
PRO
PCAの分散とt-SNEの近傍
01
分散を持つ方向を残す
PRO
02
写像は、近傍点を歪める可能性がある。
PRO
03
3次元のt-SNEマップを最適化する。
PRO
04
近傍の尺度を変更する。
PRO
解説
論理ゲート
論理ゲートの説明:AND、OR、NOT、XOR、およびNAND
論理ゲートが1と0をどのようにして判断に変換するか、真理値表の読み方、なぜNANDゲートで他のすべてのゲートを構成できるのか、そしてド・モルガンの法則がそれらをどのように関連付けているかを解説します。対象年齢:12歳以上/大人。
4分で読めます
解説
AIラボ
人工ニューロンとは何か?重み、バイアス、活性化について
人工ニューロンの仕組みを解説。入力された数値に対して、重み、バイアス、活性化関数がどのように作用し、ニューロンがどのように決定境界線を描くのかを学びましょう。対象年齢:12歳以上/大人。
4分で読めます