
皆のための大規模言語モデル LLM Part 5 - LangGraphで私だけのAIエージェント作り
AISchool
最新AI技術の集大成であるAIエージェント!様々なAIエージェントを実装してみながら、LangGraphを利用した自分だけのAIエージェント実装法を学習してみます。
중급이상
LangGraph, AI Agent, LangChain
This course teaches you how to implement deep learning papers by implementing the YOLO (You Only Look Once) paper from scratch using TensorFlow 2.0.
How to read deep learning papers
How to implement deep learning papers
A detailed understanding of the YOLO model architecture
Background knowledge on the Object Detection problem domain
How to write code using TensorFlow 2.0
An essential skill for deep learning researchers: the ability to implement the latest research papers!
Learn with YOLO implementation 😀
Many companies, when hiring deep learning researchers, prioritize experience implementing cutting-edge research papers . Gain hands-on experience implementing the YOLO (You Only Look Once) paper yourself.
After reading the YOLO paper together and fully understanding the YOLO structure✍️,
Let's implement YOLO ourselves using TensorFlow 2.0.👨🏻💻
We'll read the YOLO paper (You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection) and implement the YOLO model from scratch using TensorFlow 2.0 . We'll also create a cat detector using the implemented YOLO model.
👋 This course requires prior knowledge of TensorFlow 2.0 and the fundamentals of deep learning. Please take the following courses first, or obtain equivalent knowledge before taking this course .
This course teaches you the core theories of deep learning and how to implement deep learning code using the latest TensorFlow 2.0.
Q. What are the benefits of experiencing implementing deep learning papers?
Who is this course right for?
Those who want to develop the ability to read and implement deep learning papers
Those who want to get a job related to deep learning research
Anyone who wants to conduct research related to artificial intelligence/deep learning
Those preparing for graduate school in artificial intelligence (AI)
Need to know before starting?
Experience using Python
Experience of attending the pre-course [Introduction to Deep Learning with TensorFlow 2.0]
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初心者には役に立つ講義ではありません。ここで初心者とは、自分でexpert typeのコードでディープラーニングコードを組んでいない人を意味します。 とにかく関数型であってもディープラーニングコードを組んでみて、git cloningを通じて他人のディープラーニングコードを受け取って部分的に使用できるレベルはなければ有用と思われます。 ただ、既存の関連学科を出ておらず、大学院などで直接コードを組んでみようと思っている人や経験してみたい人、いったん全体的に見て、キャリア開発に応じて追加の補完をする意志があれば役に立ちそうです。 講義自体のクオリティはそれほど高くありません。ほとんどの説明と講義資料がそんなに親切であるか、詳細でなく筆記もワコムペンのようなものを書くのではなく、マウスで描く文字です。それでも代替できる講義がまだ出ていないので、論文をコードで実装する講義という部分では強みを持っています。
こんにちは。貴重な時間を割いて受講していただきありがとうございます~!詳しい受講評もありがとうございます~。より満足のいく講義を制作できるよう努力します。良い一日を過ごしてください!
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5
現業で機械学習とディープラーニングを使用する立場から、既存のよく構成されたモデルを使用する開発者'で終わらずに'研究者'にキャリアを拡張できるように考えの枠を広げてくれる講義でした。数学的な部分のディテールも逃さずによく追いつくことができ、これを実際の実装コードで溶かす過程もよく理解できました。 この講義を超えてBERTやGPTのような代表論文や、モデル開発時に大衆的に広く知られたテクニックを扱う講義も立ち上げていただきたいと思います。
ありがとうございます〜。これからも様々な講義をオープンする予定なので楽しみにしてください~。良い一日を過ごしてください!
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4
ロードマップでずっと聞いています。録音自体が声が小さすぎて録音になりました。講義別でも録音状態(声の大きさ)が一定ではなく、講義を聞くのに少し不便ですね~
こんにちは〜。まず、受講にご迷惑をおかけして申し訳ありません。次回撮影する場合は、サウンドを少し大きく設定するようにします。貴重な時間を割いて受講していただきありがとうございます~!良い一日を過ごしてください!
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ありがとうございます。
こんにちは。貴重な時間を割いて受講していただきありがとうございます~!より満足のいく講義を制作できるよう努力します。良い一日を過ごしてください!
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グッドグッドグッドグッドグッドグッド
こんにちは。貴重な時間を割いて受講していただきありがとうございます~!より満足のいく講義を制作できるよう努力します。良い一日を過ごしてください!
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