「tensorflow functions api」に関連する検索結果が 3,201 つあります

関連度順

機械学習を利用したコンピュータビジョン（TensorFlowの符号化 (Vision par Ordinateur à l’aide de l’Apprentissage Automatique (Coding TensorFlow en français))

07:20

機械学習を利用したコンピュータビジョン（TensorFlowの符号化 (Vision par Ordinateur à l’aide de l’Apprentissage Automatique (Coding TensorFlow en français))

6

画像分類器の構築（ゼロから1話までの機械学習第4話 (构件一个图像分类器（机器学习从零到一第四集）)

07:06

画像分類器の構築（ゼロから1話までの機械学習第4話 (构件一个图像分类器（机器学习从零到一第四集）)

14

Asim HussainによるJavaScriptとAIの未来｜JSConf.Asia 2019 (The Future of JavaScript and AI by Asim Hussain | JSConf.Asia 2019)

33:50

Asim HussainによるJavaScriptとAIの未来｜JSConf.Asia 2019 (The Future of JavaScript and AI by Asim Hussain | JSConf.Asia 2019)

2

№52英文法 - WOULD関数、一般的な間違い (№52 English Grammar - WOULD functions, common mistakes)

10:16

№52英文法 - WOULD関数、一般的な間違い (№52 English Grammar - WOULD functions, common mistakes)

195

インクリメンタルモデル（ファイサル・エル・シャミ） (Incremental Models (Faisal El Shami))

11:05

インクリメンタルモデル（ファイサル・エル・シャミ） (Incremental Models (Faisal El Shami))

9

日本語 B1 中級

実世界でのV8の埋め込み by Stanimira Vlaeva｜JSConf EU 2019 (Embedding V8 in the real world by Stanimira Vlaeva | JSConf EU 2019)

25:52

実世界でのV8の埋め込み by Stanimira Vlaeva｜JSConf EU 2019 (Embedding V8 in the real world by Stanimira Vlaeva | JSConf EU 2019)

5

機械学習が科学者の小惑星追跡にどのように役立つか (How machine learning helps scientists track asteroids)

01:22

機械学習が科学者の小惑星追跡にどのように役立つか (How machine learning helps scientists track asteroids)

17

Flutter TDD クリーン・アーキテクチャ・コース [1] - 解説とプロジェクト構成 (Flutter TDD Clean Architecture Course [1] – Explanation & Project Structure)

24:36

Flutter TDD クリーン・アーキテクチャ・コース [1] - 解説とプロジェクト構成 (Flutter TDD Clean Architecture Course [1] – Explanation & Project Structure)

13

日本語 B1 中級

関数型プログラミング:ReduxとCanvasへの応用で学ぶ| 趙奎仁｜韓国学会大会(en sub) (Functional Programming:Learning by Application to Redux and Canvas| Gyujin Cho |JSConf Korea(en sub))

31:35

関数型プログラミング:ReduxとCanvasへの応用で学ぶ| 趙奎仁｜韓国学会大会(en sub) (Functional Programming:Learning by Application to Redux and Canvas| Gyujin Cho |JSConf Korea(en sub))

2

データベースの構築 - ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.5 (Building Database - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.5)

18:57

データベースの構築 - ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.5 (Building Database - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.5)

9

スパムを検出するRedditボットを作成する - Python Reddit API Wrapper (PRAW) チュートリアル p.4 (Creating a Reddit Bot to Detect Spam - Python Reddit API Wrapper (PRAW) tutorial p.4)

20:17

スパムを検出するRedditボットを作成する - Python Reddit API Wrapper (PRAW) チュートリアル p.4 (Creating a Reddit Bot to Detect Spam - Python Reddit API Wrapper (PRAW) tutorial p.4)

3

TF.Learnで手書き文字を分類する - 機械学習レシピ #7 (Classifying Handwritten Digits with TF.Learn - Machine Learning Recipes #7)

07:01

TF.Learnで手書き文字を分類する - 機械学習レシピ #7 (Classifying Handwritten Digits with TF.Learn - Machine Learning Recipes #7)

26

Edge TPUのライブデモ。Coral Dev Board & Microcontrollers (TF Dev Summit '19) (Edge TPU live demo: Coral Dev Board & Microcontrollers (TF Dev Summit '19))

15:53

Edge TPUのライブデモ。Coral Dev Board & Microcontrollers (TF Dev Summit '19) (Edge TPU live demo: Coral Dev Board & Microcontrollers (TF Dev Summit '19))

2

スコット・ハンセルマンの最高のデモ!IoT、Azure、機械学習 & more (Scott Hanselman’s best demo! IoT, Azure, Machine Learning & more)

14:31

スコット・ハンセルマンの最高のデモ!IoT、Azure、機械学習 & more (Scott Hanselman’s best demo! IoT, Azure, Machine Learning & more)

62

2013年12月18日のGDLウィークリーwithルイ・グレイ (GDL Weekly with Louis Gray for December 18th, 2013)

03:43

2013年12月18日のGDLウィークリーwithルイ・グレイ (GDL Weekly with Louis Gray for December 18th, 2013)

35

Google Drive SDK。Androidで初めてのDriveアプリを書く (Google Drive SDK: Writing your first Drive app on Android)

29:08

Google Drive SDK。Androidで初めてのDriveアプリを書く (Google Drive SDK: Writing your first Drive app on Android)

173

3.5 Webアプリケーションの展開（GlitchとHeroku） - JavaScriptでデータとAPIを扱う (3.5 Web Application Deployment (Glitch and Heroku) - Working with Data and APIs in JavaScript)

19:10

3.5 Webアプリケーションの展開（GlitchとHeroku） - JavaScriptでデータとAPIを扱う (3.5 Web Application Deployment (Glitch and Heroku) - Working with Data and APIs in JavaScript)

3

TensorBoard.devとのコラボレーションML (TF Dev Summit '20) (Collaborative ML with TensorBoard.dev (TF Dev Summit '20))

05:47

TensorBoard.devとのコラボレーションML (TF Dev Summit '20) (Collaborative ML with TensorBoard.dev (TF Dev Summit '20))

2

Jetson Nanoのレビューと物体検出 ft.TensorRT (Jetson Nano review and Object Detection ft. TensorRT)

10:28

Jetson Nanoのレビューと物体検出 ft.TensorRT (Jetson Nano review and Object Detection ft. TensorRT)

6

Project Sunshineの紹介 - Androidアプリの開発 (Introducing Project Sunshine - Developing Android Apps)

01:17

Project Sunshineの紹介 - Androidアプリの開発 (Introducing Project Sunshine - Developing Android Apps)

122

日本語 B1 中級

機械学習データセットを準備する（ポルトガル語でTensorFlowをコーディングする (Prepare o seu conjunto de dados para machine learning (Coding TensorFlow em português))

07:27

機械学習データセットを準備する（ポルトガル語でTensorFlowをコーディングする (Prepare o seu conjunto de dados para machine learning (Coding TensorFlow em português))

4

Webの3分の1を実現するリッチコンテンツエディタを設計する by Ella van Durpe｜JSConf EU 2019 (Designing a Rich Content Editor for a Third of the Web by Ella van Durpe | JSConf EU 2019)

19:15

Webの3分の1を実現するリッチコンテンツエディタを設計する by Ella van Durpe｜JSConf EU 2019 (Designing a Rich Content Editor for a Third of the Web by Ella van Durpe | JSConf EU 2019)

4

データ構造-ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.2 (Data Structure - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.2)

09:48

データ構造-ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.2 (Data Structure - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.2)

3

細胞、細胞の構造と機能 - CBSE NCERTサイエンス (Cells, Cell Structure and Functions - CBSE NCERT Science)

05:44

細胞、細胞の構造と機能 - CBSE NCERTサイエンス (Cells, Cell Structure and Functions - CBSE NCERT Science)

186

RNN配列データのバランスをとる - Deep Learning w/ Python, TensorFlow and Keras p.10 (Balancing RNN sequence data - Deep Learning w/ Python, TensorFlow and Keras p.10)

07:20

RNN配列データのバランスをとる - Deep Learning w/ Python, TensorFlow and Keras p.10 (Balancing RNN sequence data - Deep Learning w/ Python, TensorFlow and Keras p.10)

1

溺愛されたことがありますか？- コンピュータ愛好家 (Have You Been Pwned? - Computerphile)

10:59

溺愛されたことがありますか？- コンピュータ愛好家 (Have You Been Pwned? - Computerphile)

5

Androidology - Part 3 of 3 - API (Androidology - Part 3 of 3 - APIs)

07:05

Androidology - Part 3 of 3 - API (Androidology - Part 3 of 3 - APIs)

33

部屋を読まない方法。ステファニー・ネメスによる社会的に不器用なウェアラブルの作成｜JSConf BP 2019 (How not to read the room: Creating socially awkward wearables by Stephanie Nemeth | JSConf BP 2019)

26:35

部屋を読まない方法。ステファニー・ネメスによる社会的に不器用なウェアラブルの作成｜JSConf BP 2019 (How not to read the room: Creating socially awkward wearables by Stephanie Nemeth | JSConf BP 2019)

2

Googleアナリティクスのプラットフォーム原理 - Lesson 1.2 プラットフォームの構成要素 (Google Analytics Platform Principles - Lesson 1.2 The platform components)

04:35

Googleアナリティクスのプラットフォーム原理 - Lesson 1.2 プラットフォームの構成要素 (Google Analytics Platform Principles - Lesson 1.2 The platform components)

85

日本語 B1 中級

NMTの概念とパラメータ - ディープラーニング、Python、TensorFlowを使ったチャットボットの作成 p.8 (NMT Concepts and Parameters - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.8)

28:17

NMTの概念とパラメータ - ディープラーニング、Python、TensorFlowを使ったチャットボットの作成 p.8 (NMT Concepts and Parameters - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.8)

8

Androidセキュリティの新機能（Google I/O '18 (What's new in Android security (Google I/O '18))

32:20

Androidセキュリティの新機能（Google I/O '18 (What's new in Android security (Google I/O '18))

16

ラムダ式と匿名関数｜｜Pythonチュートリアル｜｜Pythonプログラミングを学ぶ (Lambda Expressions & Anonymous Functions || Python Tutorial || Learn Python Programming)

06:07

ラムダ式と匿名関数｜｜Pythonチュートリアル｜｜Pythonプログラミングを学ぶ (Lambda Expressions & Anonymous Functions || Python Tutorial || Learn Python Programming)

7

ARM Keil MDKのメリット (Benefits of ARM Keil MDK)

16:36

ARM Keil MDKのメリット (Benefits of ARM Keil MDK)

54

コーディングチャレンジ #118.1.マストドンフラクタルツリーボットパート1 (Coding Challenge #118.1: Mastodon Fractal Tree Bot Part 1)

37:26

コーディングチャレンジ #118.1.マストドンフラクタルツリーボットパート1 (Coding Challenge #118.1: Mastodon Fractal Tree Bot Part 1)

2

Pythonで関数を使う方法 (Pythonチュートリアル #3) (How To Use Functions In Python (Python Tutorial #3))

14:55

Pythonで関数を使う方法 (Pythonチュートリアル #3) (How To Use Functions In Python (Python Tutorial #3))

19

Sentdexとオブジェクト検出 - シャルル2.0の部分。2 (Sentdex vs Object Detection - Charles 2.0 part. 2)

19:01

Sentdexとオブジェクト検出 - シャルル2.0の部分。2 (Sentdex vs Object Detection - Charles 2.0 part. 2)

データベースからトレーニングデータへ-ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.6 (Database to Training Data - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.6)

12:29

データベースからトレーニングデータへ-ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.6 (Database to Training Data - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.6)

10

スタック、Vstack、Hstack｜Numpyスタック関数｜Python Numpyチュートリアル (Stack, Vstack and Hstack | Numpy Stack functions | Python Numpy Tutorial)

04:29

スタック、Vstack、Hstack｜Numpyスタック関数｜Python Numpyチュートリアル (Stack, Vstack and Hstack | Numpy Stack functions | Python Numpy Tutorial)

13

日本語 B2 中上級

GOTO 2016 - ソフトウェアアーキテクチャの可視化、文書化、探索 - サイモン・ブラウン (GOTO 2016 • Visualise, Document & Explore your Software Architecture • Simon Brown)

38:17

GOTO 2016 - ソフトウェアアーキテクチャの可視化、文書化、探索 - サイモン・ブラウン (GOTO 2016 • Visualise, Document & Explore your Software Architecture • Simon Brown)

58

バッファリングデータセット - ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.3 (Buffering dataset - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.3)

11:37

バッファリングデータセット - ディープラーニング、Python、TensorFlowでチャットボットを作る p.3 (Buffering dataset - Creating a Chatbot with Deep Learning, Python, and TensorFlow p.3)

14

DevBytes - Android Wear.デベロッパープレビュー (DevBytes - Android Wear: Developer Preview)

04:06

DevBytes - Android Wear.デベロッパープレビュー (DevBytes - Android Wear: Developer Preview)

123

Javaチュートリアル - StackOverflowのエラーを修正する (Java Tutorial - Fixing StackOverflow Errors)

06:10

Javaチュートリアル - StackOverflowのエラーを修正する (Java Tutorial - Fixing StackOverflow Errors)

日本語 B1 中級

基本的な英文法：HAD、DIDN'T HAVE、DID _____ HAVE? (Basic English Grammar: HAD, DIDN’T HAVE, DID _____ HAVE?)

08:22

基本的な英文法：HAD、DIDN'T HAVE、DID _ HAVE? (Basic English Grammar: HAD, DIDN’T HAVE, DID _ HAVE?)

39

日本語 A2 初級

ジェフ・ディーンがTF World '19で機械学習の未来を語る (TensorFlow Meets) (Jeff Dean discusses the future of machine learning at TF World ‘19 (TensorFlow Meets))

07:21

ジェフ・ディーンがTF World '19で機械学習の未来を語る (TensorFlow Meets) (Jeff Dean discusses the future of machine learning at TF World ‘19 (TensorFlow Meets))

3

4.1: Mastodon Bot - Mastodonとは？ (4.1: Mastodon Bot - What is Mastodon?)

11:01

4.1: Mastodon Bot - Mastodonとは？ (4.1: Mastodon Bot - What is Mastodon?)

3

Kerasを始めるには (Getting Started with Keras)

08:11

Kerasを始めるには (Getting Started with Keras)

10