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[ディープラーニング専門家コースDL1111]空対型児のデータ可視化のためのPython

データを可視化する能力は、開発者、研究者、学生の誰にとっても不可欠です。 このレッスンでは、データを効率的に視覚化する方法を学びます。

（4.9）受講レビュー 18件

受講生 274名

難易度 初級

受講期間 12か月

  • asdfghjkl13551941
Matplotlib
Matplotlib
Matplotlib
Matplotlib

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

Won Myeong Kwon

27% 受講後に作成

1.まだ聞いていませんが、本当に本当に本当に良い講義です。 2. 他の場所で聞きにくい講義です。通常、あまりにも概論的な内容や recipe だけがインターネットに飛び込むのですが、グラフをどのようにして構成するのか、内部で api がどのように構成されているのかを正しく教えてくれます。 3. 空対型の赤ちゃんがpytorchやマシンラーニングなどをすべて教えてくれたらいいですねｗｗｗｗｗｗ

5.0

SungHwan Kim

100% 受講後に作成

マットプロットをこう詳しく説明する講義はないようです。

5.0

최광성

17% 受講後に作成

多くの経験に基づいて、よく作られた講義です。おすすめです。

受講後に得られること

  • Matplotlib

  • Python

  • Data Visualization

色とりどりのデータを最もよく渡す方法、
データの可視化で目的のグラフを描きます。

Learning 4 Deep Learning Project Curriculum

[全画面リンク]

Introduction

私たちがどんな研究をし、どんな結果を出しても、結果はほとんど数値で表現されます。

このレッスンでは、非常に基本的なステップから実際の論文や例を作成し、さまざまなデータを適切に視覚化する方法について学びます。

講義だけでなく、講義資料は、今後、皆さんが重要な発表資料や論文に書かれた資料を作成する際に、優れた参考資料として残ることができると確信しています。

Characteristics

このレッスンは合計7つのチャプターで構成され、チャプター1はこのレッスンの最も特徴的なチャプターです。講義では学べない基礎知識を学びます。

残りのチャプター2からチャプター7までは、実際にさまざまなグラフを描く方法を学びます。

  • Chap.2 Line Plot
  • Chap.3 Scatter Plot
  • Chap.4 バープロット
  • Chap.5 Histogram
  • Chap.6 3D and Contour Plots
  • Chap.7 Other Plots
    • Imshow
    • Stem Plot
    • Box and Whisker Plot
    • Pie Plot
    • ベクトルフィールド

上記のコンテンツを十分に習得すれば、受講生は実際に使用されるほとんどの視覚化に対処できるようになります。

Visualization Examples

講義で作成する実際の可視化は次のとおりです。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • Pythonを扱うすべての人

  • 研究者と開発者

  • レベルの高い視覚化を希望する方

こんにちは
です。

3,526

受講生

162

受講レビュー

85

回答

4.9

講座評価

16

講座

講義実績

  • [LIKE LION] 人工知能中上級課程

  • [国立気象科学院] 2022年、2023年、2025年 気象AIブートキャンプ

  • [サムスン電機] 新入SW課程 専門クラス

  • [国家科学技術人力開発院] R&D遂行能力強化長期メンタリング

  • [国家科学技術人力開発院] R&D専門課程 eラーニングコンテンツ制作

  • [国家科学技術人力開発院] ポスドク研究員 研究データ視覚化課程

  • [円光大学校] 円光大学校 AI集合教育およびAI長短期課程

  • [韓国知能情報社会振興院] SW女性人材教育

  • [SK m&service] データに基づいた意思決定

  • [韓国ITビジネス振興協会] ICT COG Academy

  • [ソウル市教育庁] 新技術分野研修

    [KT] KT AI 活用能力向上コース [K-ICT] データ安心区域分析キャンプ [京畿道経済科学振興院] 初めて学ぶビジョンAI [京畿道経済科学振興院] Pythonデータ分析

  • [KT] KT AI 活用能力向上コース

  • [K-ICT] データ安心区域分析キャンプ

  • [京畿道経済科学振興院] 初めて学ぶビジョンAI

  • [京畿道経済科学振興院] Pythonデータ分析入門

  • [ソウル科学技術院] AI活用深化教育

  • [ソウル大学校] AI活用能力強化教育

  • [HD韓国造船海洋] AIC AI研究職の職務能力評価開発

  • [マルチキャンパス] 原理から実装まで、機械学習の核心アルゴリズムマスター

    [패스트캠퍼스] 数学的にアプローチするディープラーニング [패스트캠퍼스] 一気に終わらせる機械学習とデータ分析

  • [ファストキャンパス] 数学的にアプローチするディープラーニング

  • [패스트캠퍼스] 一気呵成に終わらせる機械学習とデータ分析 A-Z

  • [ファストキャンパス] バイトディグリー Lv.2 Deep Learning Essentials

  • [ファストキャンパス] ディープラーニング・人工知能 超格差

  • [ファストキャンパス] コンピュータ工学 超格差 VER.2

カリキュラム

全体

66件 ∙ (15時間 44分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

18件

4.9

18件の受講レビュー

  • wonmyeongkwon0587님의 프로필 이미지
    wonmyeongkwon0587

    受講レビュー 2

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    27% 受講後に作成

    1.まだ聞いていませんが、本当に本当に本当に良い講義です。 2. 他の場所で聞きにくい講義です。通常、あまりにも概論的な内容や recipe だけがインターネットに飛び込むのですが、グラフをどのようにして構成するのか、内部で api がどのように構成されているのかを正しく教えてくれます。 3. 空対型の赤ちゃんがpytorchやマシンラーニングなどをすべて教えてくれたらいいですねｗｗｗｗｗｗ

    • kgmyh님의 프로필 이미지
      kgmyh

      受講レビュー 5

      ∙

      平均評価 4.8

      5

      100% 受講後に作成

      マットプロットをこう詳しく説明する講義はないようです。

      • kwangsung님의 프로필 이미지
        kwangsung

        受講レビュー 7

        ∙

        平均評価 5.0

        5

        17% 受講後に作成

        多くの経験に基づいて、よく作られた講義です。おすすめです。

        • junyoung님의 프로필 이미지
          junyoung

          受講レビュー 4

          ∙

          平均評価 5.0

          5

          94% 受講後に作成

          良い講義ありがとうございます！とても有益すぎるㅎㅎ

          • endymion님의 프로필 이미지
            endymion

            受講レビュー 14

            ∙

            平均評価 5.0

            5

            98% 受講後に作成

            先輩後受講です！ 信じて聞く最高の講義！

            • asdfghjkl13551941
              知識共有者

              この講義の前に私をご存知の方のようですね！

          asdfghjkl13551941の他の講座

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          中高校のコースで学ぶ数学の内容を圧縮した講義です。 必要な数学的知識、テクニックを各アイテムごとに多くの練習とともに学びます。

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          algebra

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          数学から人類を自由にしなさい(線形代数学 Part.I) - ベクトル幾何学

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          線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。

          Beginner

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          Linear Algebra, algebra

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          数学から人類を自由にせよ(微積分学 Part.I) - 微分

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          関数の極限、導関数、微分法、導関数式、微分の活用

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          Integral Differential

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          数学から人類を自由にせよ(微積分学 Part.I) - 微分

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          [PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラスCourse Thumbnail

          [PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラス

          asdfghjkl13551941

          NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

          Beginner

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          Numpy, Python, AI

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          [PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラス

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          [PL 0303] データ可視化のためのPython - Matplotlibマスタークラス

          asdfghjkl13551941

          matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

          Beginner

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          Matplotlib, Python, AI

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          [PL 0303] データ可視化のためのPython - Matplotlibマスタークラス

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          神経植のディープラーニング - Gradient-based Linear Regression (2)

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          Gradient-based Linear Regression (1)で直接実装したコードを、PyTorchの機能を利用して実践的なコードとして実装する方法を学ぶ講義です。また、データ前処理の必要性、理論、学習に与える影響を理論的に学び、実践的なコードで実装する講義です。

          Beginner

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          Deep Learning(DL), PyTorch, gradient-descent

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          神経植のディープラーニング - Gradient-based Linear Regression (1)

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          Gradient descentで最もシンプルな形のディープラーニングモデルを学習させる過程について完璧に理解する講義です。

          Beginner

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          Deep Learning(DL), gradient-descent, python3

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          神経植のディープラーニング - Gradient-based Linear Regression (1)

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          神経式のディープラーニング - Gradient Descent

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          ディープラーニングの最も核心的な学習アルゴリズムであるgradient descentを集中的に学習する講義です。

          Basic

          Basic

          Deep Learning(DL), gradient-descent, optimization-problem

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          神経式のディープラーニング - Gradient Descent

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          神経式のディープラーニング - Gradients and PyTorch's Autograd

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          ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

          Basic

          Basic

          Deep Learning(DL), Integral Differential, PyTorch

          神経式のディープラーニング - Gradients and PyTorch's AutogradCourse Thumbnail

          神経式のディープラーニング - Gradients and PyTorch's Autograd

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          式を作成するためのLaTeXチュートリアル

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          数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

          Beginner

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          LaTeX

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          [PY 0203] デバッグ基礎

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          [人工知能のためのパイソン]シリーズの3回目の講義です。 パイソンコードをデバッグする方法について学びます。

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          Python, AI, debugging

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          [PL 0301] Pythonの仮想環境とAnaconda

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          仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

          Beginner

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          Anaconda

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          [PL 0301] Pythonの仮想環境とAnaconda

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          [PY 0205] 人工知能のためのPythonレベル4 - オブジェクトとクラス

          asdfghjkl13551941

          [人工知能のためのPython]シリーズの第5回の講義です。Pythonの文法と合わせて、機械学習、深層学習に利用される実践練習を行う講義です。

          Basic

          Basic

          Python, AI

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          [PY 0205] 人工知能のためのPythonレベル4 - オブジェクトとクラス

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          [PY 0204]人工知能のためのPythonレベル3 - 関数

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          [人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

          Beginner

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          Python, AI

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          [PY 0204]人工知能のためのPythonレベル3 - 関数

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          [PY 0202] 人工知能のためのPythonレベル2

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          [인공지능을 위한 파이썬]シリーズの2番目の講座です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングで使われる実践演習を行う講座です。

          Beginner

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          Python, AI

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          [PY 0202] 人工知能のためのPythonレベル2

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          [PY 0201] 人工知能のためのPythonレベル1

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          Pythonの基本的な文法について、多くの演習を行う講座です。 Pythonの文法と合わせて、機械学習やディープラーニングに用いられる実践演習を行う講座です。

          Beginner

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          Python, AI

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          [PY 0201] 人工知能のためのPythonレベル1

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