Python・Kerasで学ぶニューラルネットの基礎

Python・Kerasで学ぶニューラルネットの基礎｜Takuma Kimura

回帰・分類、画像、時系列の例からニューラルネットの理論と実装を学ぶ。

パーセプトロン、損失と逆伝播、最適化・正則化からCNNとRNNへ進む。Kerasで回帰・分類、転移学習、LSTM・GRUを扱う。

原題：Deep Learning Fundamentals

学習・基礎と最適化：損失関数、逆伝播、勾配降下、正則化、初期化を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/deep-learning-artificial-neural-network/

学習・画像モデル：CNNの構造と画像拡張、既存モデルを使う転移学習を扱う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/deep-learning-artificial-neural-network/

学習・系列の処理：RNN・LSTM・GRUの仕組みとKerasでの時系列実習を含む。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/deep-learning-artificial-neural-network/

対象：深層学習の基礎とPython実装を学びたい初学者。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：英語（英語字幕の表示、日本語対応は未確認）。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：2022年6月更新と表示。前提なしとされるが、説明では大学初級の数学とPython基礎を推奨。旧教材のライブラリやデータ取得方法と現行環境との差分を確認する。

出典：Takuma Kimura / Udemy「Deep Learning Fundamentals — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/deep-learning-artificial-neural-network/

Python・Kerasで学ぶニューラルネットの基礎

関連ページ