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[PL 0302] 데이터 연산을 위한 파이썬 - 넘파이 마스터 클래스
공대형아(신경식)
넘파이의 사용법과 이를 이용한 실전연습을 진행하는 강의입니다.
입문
Numpy, Python, 인공지능(AI)
受講生 298名
Convolutional Neural Network
深い学習
機械学習
TensorFlow
こんにちは! [空対形ああ]が作るDeep Learning世界へようこそ :)
Deep Learningは生まれたばかりの学問だけに、まだ体系的なカリキュラムが取れていません。
もちろん、Deep Learning関連の教育資料はかなり多いですが、あなたが実際の研究開発をするときは、これらの教育資料をはるかに超えて自分で学習する必要があります。ほとんどのレッスンは、Deep Learning全体の概念をカバーするためにさまざまな概念をオーバービューする形式で行われているためです。
たとえば、見てみましょうか?通常、講義で「 Residual Network」を短くすると、数十分、長い時間をカバーします。この講義を聞いて、皆さんが実際にプロジェクトを進めるようになったらどうなるでしょうか。
追加の資料を数え切れなく探し、試行錯誤を経て研究開発をすることになります。
このようなときにResidual Networkだけを集中的に扱う講義があるとしたら、どれほど良いでしょうか?
上記のように、深い学習の世界に大小の国があります。このDeep Learning Seriesはあなたが好きな国を旅することを可能にします。ある国で長く滞在し、その国を深く知ることができ、いくつかの国を軽く旅行することもできます。時間が経つと、皆さんがこのすべての国をよく知る専門家になっていると期待します!
Deep learning 世界でのconvolutional neural network(以下CNN)の理解は不可欠です。そして、CNNを最も確実に勉強する方法は、成功したNetworkのアイデアを理解し、実際に実装してみながら、これらのNetworkの一つ一つを確実に征服することです。
このコースは、このConvolutional Neural Networkという国に入国するプロセスです。 LeNet、AlexNet、ResNetなどの都市を旅行するには、この入国過程を経なければならないため、Deep Learning Seriesで扱われるさまざまなCNNを理解するための基礎を築きます。
CNN国に入国する過程で、あなたは次の旅行ガイドラインを受け取ります。
本講義は、[TensorFlow使用マニュアル]と並行すればさらに良いです。 ➡ リンク
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニング入門者
ディープラーニングを専門的に学びたい方
ディープラーニングの特定分野を集中的に勉強したい方
前提知識、
必要でしょうか?
Tensorflow[Tenworflow使用説明書]
ディープラーニング基礎知識
3,047
受講生
126
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回答
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講座評価
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