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[企業向けチャレンジ] 一人で勉強する機械学習+ディープラーニング

初めて機械学習とディープラーニングを学ぶ方のための基礎知識を習得できます。機械学習の基本モデルであるK-近傍法、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、様々なアンサンブルアルゴリズムはもちろん、確率的勾配降下法、正則化、過学習/学習不足といった機械学習モデルを訓練するための核心的な概念を学ぶことができます。また、K-平均法、PCA(主成分分析)などの教師なし学習も扱います。ディープラーニングのパートでは、KerasとPyTorchを使用して、基本的な人工ニューラルネットワーク、深層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、回帰結合型ニューラルネットワークを例題を通して学ぶことができます。最後の章では、Transformerベースの大規模モデルを学びます。LLMの構造と核心原理を詳しく紹介し、商品の説明を要約したり質問に対する回答を生成したりする例題を通じて、実践的な活用能力を身につけます。

9,061명이 수강한

강의로 진행되는 챌린지!

Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
B2B Only Challenge

28개 수업 학습

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437

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131

回答

4.9

講座評価

11

講座

機械工学を専攻しましたが、卒業後は一貫してコードを読み書きする仕事をしてきました。Google AI/Cloud GDE、Microsoft AI MVPです。TensorFlowブログ(tensorflow.blog)を運営しており、機械学習とディープラーニングに関する本の執筆や翻訳をしながら、ソフトウェアと科学の境界を興味深く探求しています。

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 『独学で作って学ぶディープラーニング』(ハンビッメディア、2025)、『独学で学ぶ機械学習+ディープラーニング(改訂版)』(ハンビッメディア、2025)、『独学で学ぶデータ分析 with Python』(ハンビッメディア、2023)、『ChatGPTで対話する技術』(ハンビッメディア、2023)、『Do it! ディープラーニング入門』(イージスパブリッシング、2019)を執筆しました。

 『LLM微調整、核心だけを素早く!』(インサイト、2026)、『PyTorchで学ぶLLM & AI』(ハンビッメディア、2026)、『大規模言語モデル、核心だけを素早く!』(インサイト、2025)、『機械学習、核心だけを素早く!』(インサイト、2025)、『ゼロから作りながら学ぶLLM』(キルボッ、2025)、『ハンズオンLLM』(ハンビッメディア、2025)、『機械学習 Q & AI』(キルボッ、2025)、『開発者のための数学』(ハンビッメディア、2024)、『実務で通じるML問題解決 with Python』(ハンビッメディア、2024)、『機械学習教科書:PyTorch編』(キルボッ、2023)、『スティーブン・ウルフラムのChatGPT講義』(ハンビッメディア、2023)、『ハンズオン機械学習 第3版』(ハンビッメディア、2023)、『作りながら学ぶ生成ディープラーニング 第2版』(ハンビッメディア、2023)、『コーディング脳を呼び覚ますPython』(ハンビッメディア、2023)、『トランスフォーマーを活用した自然言語処理』(ハンビッメディア、2022)、『Kerasの創始者に学ぶディープラーニング 第2版』(キルボッ、2022)、『開発者のための機械学習&ディープラーニング』(ハンビッメディア、2022)、『XGBoostとScikit-learnを活用したグラジエントブースティング』(ハンビッメディア、2022)、『Google Brainチームに学ぶディープラーニング with TensorFlow.js』(キルボッ、2022)、『(改訂第2版)Pythonライブラリを活用した機械学習』(ハンビッメディア、2022)を含め、数十冊の本を韓国語に翻訳しました。

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パク・ヘソン

機械工学を専攻しましたが、卒業後は一貫してコードを読み書きする仕事をしてきました。Google AI/Cloud GDE、Microsoft AI MVPです。TensorFlowブログ(tensorflow.blog)を運営しており、機械学習とディープラーニングに関する本を執筆・翻訳しながら、ソフトウェアと科学の境界を興味深く探求しています。

主要著書

『独学で作って学ぶディープラーニング』(ハンビッメディア、2025)、『独学で学ぶ機械学習+ディープラーニング(改訂版)』(ハンビッメディア、2025)、『独学で学ぶデータ分析 with Python』(ハンビッメディア、2023)、『ChatGPTで対話する技術』(ハンビッメディア、2023)、『Do it! ディープラーニング入門』(イージスパブリッシング、2019)を執筆しました。

『大規模言語モデル、核心を素早く!』(インサイト、2025)、『機械学習、核心を素早く!』(インサイト、2025)、『ゼロから作りながら学ぶLLM』(キルボッ、2025)、『ハンズオンLLM』(ハンビッメディア、2025)、『機械学習 Q & AI』(キルボッ、2025)、『開発者のための数学』(ハンビッメディア、2024)、『実務で通じるML問題解決 with Python』(ハンビッメディア、2024)、『機械学習教科書:PyTorch編』(キルボッ、2023)、『スティーブン・ウルフラムのChatGPT講義』(ハンビッメディア、2023)、『ハンズオン機械学習 第3版』(ハンビッメディア、2023)、『作りながら学ぶ生成ディープラーニング 第2版』(ハンビッメディア、2023)、『コーディング脳を呼び覚ますPython』(ハンビッメディア、2023)、『トランスフォーマーを活用した自然言語処理』(ハンビッメディア、2022)、『Kerasの創始者に学ぶディープラーニング 第2版』(キルボッ、2022)、『開発者のための機械学習&ディープラーニング』(ハンビッメディア、2022)、『XGBoostとScikit-learnを活用したグラジエントブースティング』(ハンビッメディア、2022)、『Google Brainチームに学ぶディープラーニング with TensorFlow.js』(キルボッ、2022)、『(改訂第2版)Pythonライブラリを活用した機械学習』(ハンビッメディア、2022)を含め、数十冊の本を韓国語に翻訳しました。

5월

22일

챌린지 시작일

2028년 5월 22일 오후 03:00

챌린지 종료일

2028년 5월 31일 오후 02:30

챌린지 커리큘럼

全体

28件

講座資料(こうぎしりょう):

챌린지 전용 수업

챌린지에서 배워요

  • 機械学習

  • ディープラーニング

  • サイキットラーン

  • テンソルフロー

  • 教師あり学習

  • 教師なし学習

  • 人工ニューラルネットワーク

  • 畳み込みニューラルネットワーク

  • 再帰型ニューラルネットワーク

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 機械学習、ディープラーニングの中級コースを学ぶために基礎を固めたい方

  • 難しい理論のせいで、機械学習やディープラーニングを学ぶのをためらっていた方

  • 理論よりも実務に活用したい方

  • 数学よりも理解しやすい説明で学びたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • パイソン

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