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Deep Learning & Machine Learning

本当の人工知能につながるディープラーニングの概念をつかむ

さまざまな人工ニューラルネットワークの構造と動作原理を理解し、良いモデルを作成するために必要な必須知識を伝える講義です。

  • dlbro
Deep Learning(DL)
Artificial Neural Network
Machine Learning(ML)

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • ディープラーニングに関する蜂蜜のヒント

  • 人工ニューラルネットワークの動作原理

  • 性能向上のためのモデルチューニングと遷移学習方法

ディープラーニング、基礎概念からしっかり!
人工知能の核心原理を一緒に調べてください。

なぜディープラーニング型ですか?📝

現在、ディープラーニング/マシンラーニング関連YouTubeを運営するディープラーニングモデルです。
https://www.youtube.com/channel/UCt9jbjxLBawaSaEsGB87D6g/

数学/データ分析専攻知識、多数のディープラーニング/機械学習 プロジェクト経験とリサーチエンジニアのキャリアをもとに、必ず勉強しなければならない内容を学びます。

講義紹介💡

「本講義は理論編です」

人工ニューラルネットワークは、製造、自律走行車、医療、バイオテクノロジー、ロボティクスなど幅広い分野ですでに適用されている強力な人工知能技術といえます。実際に論文投稿数は毎年増加していれば世界中で多くの大学が関連学科を開設し、業界では多くの投資をしている傾向です。我が国も同様に大学が次々と人工知能関連学科を開設しています。このような流れに合わせてディープラーニング勉強をしっかり入門したい方のために講義を作りました。

ディープラーニング概念理解と実装能力の両方が重要な科目であるため、多くの方々が難しくなります。そのため、この講義を通じてより簡単に説明し、重要な部分をつかみたいと思います。該当するカリキュラムは 講義者の専攻知識研究経験をもとに内容を構成し、講義は理論編と実装編に分かれています。

1つ目は、ディープラーニングに関する重要な知識お知らせすることです。ディープラーニング研究は、既存の内容から拡張または改善される部分が多いです。したがって、最新の研究を理解するには、基本的な内容と関連する知識を習得することが重要です。このレッスンでは、基本的な内容を例と図で簡単に説明します。 2つ目はPytorchを使ってモデルを実装する能力を育てます。プログラミング部品は、別途設置することなく、CNN、LSTM、CAMなど、さまざまな人工ニューラルネットワークを構築できます。

皆さんの大切な時間を考慮してコンパクトに講義を整えました!今始めましょうか?

この講義で学ぶこと✏️

まだ他の人のコードを使用するだけですか?または概念を理解せずにコードを実装しますか?正確な理解が必要であれば応用が可能で、既存の問題をよく把握できます。このレッスンでは、人工ニューラルネットワークで使われる概念がなぜ機能するのかを下から説明し、例を通して一緒に学びます。

基本内容を超えて、実際の研究で必ず知っておくべき転移学習に関する内容やテーマを拡張してくれた指導・非指導学習に関する内容も盛り込んでいます。川の終わりには、ディープラーニングの知識を習得するための勉強方法を教えてくれます。

予想される質問 Q&A 🙋🏻‍♂️

*本講義はコーディングのない理論編です。

Q. 非専攻者も聞くことができますか?
A.専攻とは無関係に受講できます。

Q. ディープラーニングを学ぶと何がいいですか?
A. ディープラーニングは、機械学習技術の中で最も多く活用されている技術で、人工知能分野に入門される方なら必須と学ぶべき科目です。また、ディープラーニング技術が適用された製品がすでに私たちの周りにたくさんあるほど関連知識をよく習得しているなら、人工知能関連の就職や業務に非常に役立つでしょう。

Q. この講義だけの特別な利点がありますか?
A. 入門講義であるにもかかわらず、ヒント、転移学習、モデルチューニングなど入門者レベル以上の知識を習得できます。また、本講義は海外大学のカリキュラムと実際の研究を通じてのみ覚醒できる話を元に構成しました。

実装編講義見に行く! 👇

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ディープラーニングに興味がある人は誰でも

  • 人工知能関連大学/大学院に興味をお持ちの方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 欲しい情熱

こんにちは
です。

4,881

受講生

337

受講レビュー

261

回答

4.7

講座評価

7

講座

안녕하세요.

딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.

수학/데이터 분석을 전공하고 다수의 딥러닝 프로젝트를 완료하고 수행하고 있습니다.

 

머신러닝, 고급 머신러닝, 딥러닝, 최적화 이론, 강화 학습 등의 인공지능 내용과 선형 대수학, 미적분, 확률과 통계, 해석학, 수치해석 등의 수학 내용까지 여러분들과 공유할 수 있는 지식을 가지고 있습니다. 

 

모두 만나서 반갑습니다!

 

* 관련 이력

현) SCI(E) 논문, 국제 학회 발표 다수

현) 인공지능 관련 대학교 자문 다수

전) K기업 전임 연구원 - 데이터 분석 및 시뮬레이션: 신제품 개발, 성능 향상, 신기술 적용

"딥러닝을 위한 파이토치 입문" 저서 (세종도서 학술부문 2022 우수도서로 선정)

 

 

 

 

カリキュラム

全体

30件 ∙ (5時間 12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

97件

4.8

97件の受講レビュー

  • ableman님의 프로필 이미지
    ableman

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    딥러닝에 반드시 알아야 할 미분에 대해 자세히 설명과 증명을 해주셔서, 이해하는데 많은 도움이 됩니다.

    • 딥러닝호형
      知識共有者

      완강 하시고 목표하신 것에 초석이 되길 바래요😀😀 수강평 감사합니다!

  • 조희제님의 프로필 이미지
    조희제

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    기본 개념잡는데 아주 좋았습니다.

    • 딥러닝호형
      知識共有者

      수강평 감사 드려요! 앞으로도 열공 하세요!! 감사합니다!

  • 박순성님의 프로필 이미지
    박순성

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    딥러닝의 아주 기초적인 개념부터 심화된 개념까지 모두 알아갈 수 있는 좋은 강의 입니다. 그리고 뒤의 파트에서는 개념과는 조금 별개로 알아가면 좋은 내용들도 담겨있어서 도움이 되시리라 생각합니다. 딥러닝에 관심이 있지만 무엇을 공부하면 좋을지 잘 모를때 들으면 시작점을 찾을 수 있지 않을까 합니다. 모르는 내용이나 궁금증도 잘 해결해 주셔서 모르는 것들도 많이 여쭤볼 수 있어서 좋았습니다.

    • 딥러닝호형
      知識共有者

      좋은 수강평 감사드립니다!! 그리고 좋은 질문들 해주셔서 다른 분들도 도움이 많이 될 것 같아요! 앞으로 좋은 연구 하시길 바래요😀

  • snucurl님의 프로필 이미지
    snucurl

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    조아용조아조아

    • 딥러닝호형
      知識共有者

      좋은 평가 감사드립니다. 앞으로 좋은 연구 하세요! 강의 내용에 대해 질문 있으시면 언제든 남겨주세요!! 😀

  • 정지혜님의 프로필 이미지
    정지혜

    受講レビュー 7

    平均評価 4.3

    5

    63% 受講後に作成

    친절히 기초부터 이해쉽게 잘 설명해 주시는거 같아요 ㅎㅎ 좋아요 ㅎㅎ 만족합니다 ㅎㅎ

    • 딥러닝호형
      知識共有者

      좋은 평가 정말 감사드립니다. 진심으로 도움이 됐으면 좋겠네요. 앞으로 많은 발전 있으시길 바래요! 궁금하신거 있으시면 질문 주세요 :)

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