「tensorflow keras」に関連する検索結果が 410 つあります

関連度順

リベリオンズCEOが語るAIチップの未来 (The future of AI chips with the CEO of Rebellions)

29:09

リベリオンズCEOが語るAIチップの未来 (The future of AI chips with the CEO of Rebellions)

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日本語 B1 中級

Building the future of artificial intelligence for everyone (Google I/O '18)

40:53

Building the future of artificial intelligence for everyone (Google I/O '18)

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Alphabet 2018 Q1 Earnings Call (Alphabet 2018 Q1 Earnings Call)

58:55

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JavaScriptでリアルタイムの顔検出を構築する (Build Real Time Face Detection With JavaScript)

12:42

JavaScriptでリアルタイムの顔検出を構築する (Build Real Time Face Detection With JavaScript)

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プログラマーの燃え尽きはリアル！？ (Programmer Burnout is REAL!)

14:34

プログラマーの燃え尽きはリアル！？ (Programmer Burnout is REAL!)

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機械学習の公平性。学んだ教訓（Google I/O'19 (Machine Learning Fairness: Lessons Learned (Google I/O'19))

36:23

機械学習の公平性。学んだ教訓（Google I/O'19 (Machine Learning Fairness: Lessons Learned (Google I/O'19))

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機械学習とアート - Google I/O 2016 (Machine learning & art - Google I/O 2016)

42:36

機械学習とアート - Google I/O 2016 (Machine learning & art - Google I/O 2016)

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ランウェイ入門。クリエイターのための機械学習（前編 (Introduction to Runway: Machine Learning for Creators (Part 1))

17:40

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Sentdexのオーディエンスとは？ (Who is the Sentdex Audience?)

19:09

Sentdexのオーディエンスとは？ (Who is the Sentdex Audience?)

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ニューラルネットワークを用いたPythonicコードの生成 - 型破りなニューラルネットワーク p.2 (Generating Pythonic code with Neural Network - Unconventional Neural Networks p.2)

19:48

ニューラルネットワークを用いたPythonicコードの生成 - 型破りなニューラルネットワーク p.2 (Generating Pythonic code with Neural Network - Unconventional Neural Networks p.2)

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Nabil HasseinによるLSTMとスペルによるテキスト生成 (Text Generation with LSTM and Spell with Nabil Hassein)

40:37

Nabil HasseinによるLSTMとスペルによるテキスト生成 (Text Generation with LSTM and Spell with Nabil Hassein)

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ライブストリーム #180Javaライブラリの処理、計算幾何学の課題の開始 (Live Stream #180: Processing Java Library, Starting Computational Geometry Challenges)

203:53

ライブストリーム #180Javaライブラリの処理、計算幾何学の課題の開始 (Live Stream #180: Processing Java Library, Starting Computational Geometry Challenges)

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Androidの新機能（Google I/O '18 (What's new in Android (Google I/O '18))

34:26

Androidの新機能（Google I/O '18 (What's new in Android (Google I/O '18))

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Dell Technologies社マイケル・デル氏｜VMworld 2018 (Michael Dell, Dell Technologies | VMworld 2018)

22:19

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コーディングチャレンジ #128: ml5.jsを使ったSketch-RNN雪の結晶 (Coding Challenge #128: Sketch-RNN Snowflakes with ml5.js)

21:57

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AMDのCEO、リサ・スーがTheStreetに語る、彼女のC-Suiteの旅はまだ終わっていない理由 (AMD CEO Lisa Su Tells TheStreet Why Her C-Suite Journey Is Far From Over)

18:54

AMDのCEO、リサ・スーがTheStreetに語る、彼女のC-Suiteの旅はまだ終わっていない理由 (AMD CEO Lisa Su Tells TheStreet Why Her C-Suite Journey Is Far From Over)

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ライブストリーム #184: ml5.js を使った uNet と BodyPix (Live Stream #184: uNet and BodyPix with ml5.js)

147:07

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2

神経ネットワーク、パート2!- CS50ライブ、EP.55 (NEURAL NETWORKS, PART 2! - CS50 Live, EP. 55)

124:07

神経ネットワーク、パート2!- CS50ライブ、EP.55 (NEURAL NETWORKS, PART 2! - CS50 Live, EP. 55)

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クラウドGPUチュートリアル（比較＆使用方法 (Cloud GPUs Tutorial (comparing & using))

48:51

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4

6000万ドルでスタートアップを売った兄に聞く｜機械学習エンジニア (Interview With My Brother Who Sold His Startup For $60 Million | Machine Learning Engineer)

29:20

6000万ドルでスタートアップを売った兄に聞く｜機械学習エンジニア (Interview With My Brother Who Sold His Startup For $60 Million | Machine Learning Engineer)

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パット・ゲルシンガー氏（VMware）｜Dell Technologies World 2019 (Pat Gelsinger, VMware | Dell Technologies World 2019)

22:22

パット・ゲルシンガー氏（VMware）｜Dell Technologies World 2019 (Pat Gelsinger, VMware | Dell Technologies World 2019)

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NVIDIA REFUSED To Send Us This - NVIDIA A100

23:46

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検索時間を超えたビデオグラフの作成 - Googleテイクアウトのデータ分析 p.2 (Creating Search Over Time Video Graphs - Data Analysis of Google Takeout p.2)

33:16

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3

Pythonによる顔認識とface_recognitionライブラリ (Facial Recognition with Python and the face_recognition library)

31:05

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5

Design, machine learning, and creativity (Google I/O '18)

35:42

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404

人工知能が金融サービス業界を変える方法 @BarryLibert #DataTalk (How Artificial Intelligence is Changing the Financial Services Industry @BarryLibert #DataTalk)

32:39

人工知能が金融サービス業界を変える方法 @BarryLibert #DataTalk (How Artificial Intelligence is Changing the Financial Services Industry @BarryLibert #DataTalk)

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ゲストの方。お楽しみ機能からMPJと一緒にお楽しみトレイン (Guest: Fun Fun Train with MPJ from Fun Fun Function)

122:05

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ライブストリーム＃157：バイナリ番号＆ビットシフト (Live Stream #157: Binary Numbers & Bit Shifting)

142:09

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2

ライブストリームアーカイブ。ITP IMAスプリングショー2019 (Live Stream Archive: ITP IMA Spring Show 2019)

148:52

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5

SQL BASICS - CS50 on Twitch, EP.6 (SQL BASICS - CS50 on Twitch, EP. 6)

89:39

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3

ライブストリーム #176: TensorFlow.jsを用いたシンプルな2DブラックホールシミュレーションとNeuroEvolution (Live Stream #176: Simple 2D Black Hole Simulation and NeuroEvolution with TensorFlow.js)

215:27

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ライブストリーム #170。4D OpenSimplexNoiseループとES6の継承 (Live Stream #170: 4D OpenSimplexNoise Loops and ES6 Inheritance)

193:45

ライブストリーム #170。4D OpenSimplexNoiseループとES6の継承 (Live Stream #170: 4D OpenSimplexNoise Loops and ES6 Inheritance)

CS50フェア2018 (CS50 Fair 2018)

189:11

CS50フェア2018 (CS50 Fair 2018)

2

ライブストリーム #150。p5.jsを使った全くの初心者のためのコーディング + Snake Game Redux (Live Stream #150: Coding for Total Beginners with p5.js + Snake Game Redux)

209:35

ライブストリーム #150。p5.jsを使った全くの初心者のためのコーディング + Snake Game Redux (Live Stream #150: Coding for Total Beginners with p5.js + Snake Game Redux)

1

事例で見る機械学習API（Google Cloud Next '17 (Machine Learning APIs by Example (Google Cloud Next '17))

38:36

事例で見る機械学習API（Google Cloud Next '17 (Machine Learning APIs by Example (Google Cloud Next '17))

157

Google I/O 2018 Keynote

106:32

Google I/O 2018 Keynote

271

Google I/O 2016 - キーノート (Google I/O 2016 - Keynote)

114:19

Google I/O 2016 - キーノート (Google I/O 2016 - Keynote)

205

Brillo & Weaveチームとのファイヤサイドチャット（Ubiquity Dev Summit 2016 (Fireside Chat with the Brillo & Weave Team (Ubiquity Dev Summit 2016))

46:45

Brillo & Weaveチームとのファイヤサイドチャット（Ubiquity Dev Summit 2016 (Fireside Chat with the Brillo & Weave Team (Ubiquity Dev Summit 2016))

105

CS50 2016 - 第7週 - 機械学習 (CS50 2016 - Week 7 - Machine Learning)

82:56

CS50 2016 - 第7週 - 機械学習 (CS50 2016 - Week 7 - Machine Learning)

215

講演1｜ディープラーニングによる自然言語処理 (Lecture 1 | Natural Language Processing with Deep Learning)

71:41

講演1｜ディープラーニングによる自然言語処理 (Lecture 1 | Natural Language Processing with Deep Learning)

189

2017年定時株主総会 (2017 Annual Meeting of Stockholders)

96:05

2017年定時株主総会 (2017 Annual Meeting of Stockholders)

71

ヤン・ルクン博士 "How Could Machines Learn as Efficiently as Animals and Humans?" (Dr. Yann LeCun, "How Could Machines Learn as Efficiently as Animals and Humans?")

91:38

ヤン・ルクン博士 "How Could Machines Learn as Efficiently as Animals and Humans?" (Dr. Yann LeCun, "How Could Machines Learn as Efficiently as Animals and Humans?")

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