(2024 9월 개정판) ChatGPT 활용법, 생성 AI 프롬프트 엔지니어링 A to Z - 인공지능의 이해와 활용
Masocampus
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ChatGPT, 프롬프트엔지니어링, AI 활용 (AX)
DNN、CNN、RNNを活用したディープラーニング実務
DNN、CNN、RNN？ 難しく見える専門用語も本講義を通じてディープラーニングの核心アルゴリズムを完全にまとめて実際に活用してみるディープラーニング実習コース！
こんなことが学べます
ディープラーニング開発プロセスプロセスの理解
DNN, CNN, RNNの構成要素とモデルの原理を理解する
Tensorflow Kerasのさまざまなフレームワークの理解
様々なディープラーニング実習によるディープラーニングアルゴリズムの活用能力
ディープラーニング本格的に活用してみたいです！
第4次産業革命時代では、人工知能技術が何より重要になっています。
そこで多くの企業もやはりAI専門家の採用に積極的に乗り出しており、今後は多くの職業が消える見込みも出ています。
もちろん人間固有の領域とされていた芸術や創作などでは、AIがまだ頭角を現わせていませんが、次第に置き換えられるのは時間問題でしょう。
ディープラーニング技術は、IT業界の従事者なら誰でもやってみたい技術ですが、それだけ進入障壁が高く、簡単に挑戦できないのが現実です。
そのため、ディープラーニングに関する知識を積み重ねていただけるよう、私たちのマソキャンパスで見たディープラーニング講座を誰でもフォローできるように設計しました。
これを行うには、ディープラーニングの新しいアルゴリズムについて学び、学ぶ必要があります。
今回コースは、Python言語とTensorflow Kerasフレームワークに基づいたディープラーニングアルゴリズムモデルの開発プロセスです。
今後は、より多くのデータから有用な情報を抽出できる技術力の確保が重要になるでしょう。
これらの問題を解決するために、AI（AI）ベースの機械学習/ディープラーニング技術が登場し、これを実装するために使用される主なモデルには、指導学習方式のDNN、非指導学習方式のCNN、強化学習方式のRNNがあります。
ディープラーニングの全体的な開発過程を見て、さまざまなアルゴリズムでディープラーニングモデルを開発する学習過程を詳しく取り上げ、各モデル別の長所と短所と適用事例の実習を調べて、実際のコードを入力して各モデル間の違いを確認し、ディープラーニングアルゴリズムを活用してみてください！
受講対象 🔑
- 人工知能の業務活用を試みたい実務者
- IT業界で創業/離職/入社などキャリアを築きたい人
- 事業に人工知能を導入したい経営者、実務者
- ディープラーニング能力を築くために、最初のボタンから正しく始めたい人
講義の特徴✨
このコースでは、現在最もホットな技術であるディープラーニングアルゴリズムであるDNN、CNN、およびRNNの動作原理を理解し、実習を通じて実際にディープラーニングモデルを実装することができます。
STEP 1. DNN、CNN、RNNの概念と運用プロセスを理解する
ディープラーニングの多数のアルゴリズムの中で、DNN、CNN、RNNが何であるか、どの状況でどのアルゴリズムを使用するかによって次元が異なるパフォーマンスを見せてくれるので、それぞれの原理を詳細に調べて掘り下げます！
STEP 2. ディープラーニングモデリングコースの練習
代表的なディープラーニングアルゴリズム、回帰と分類！
回帰と分類を機械学習よりもはるかに洗練され、正確にすることができるDNN、CNN、RNN！
私が直接設計したディープラーニングアルゴリズムモデルで、さまざまな実習を通じてすぐに活用できるディープラーニングを書くことができます。
STEP 3. デジタル世界で発見したインサイトを現実世界へ
ディープラーニングアルゴリズムの各種技法を活用してモデルを設計し訓練した後に得られたインサイトを実際の業務に適用すれば、営業、開発、人事まで膨大な部分のデータ基盤意思決定に革命的な発展をもたらすことができます。
講義を聞いた後、受講生の変化📜
- ディープラーニング開発プロセスプロセスの理解
- DNN、CNN、RNNのコンポーネントとモデルの原理を理解する
- Tensorflow Kerasのさまざまなフレームワークの理解
- 様々なディープラーニング実習によるディープラーニング活用能力
分野に関係なく圧倒的な生産性向上をもたらすディープラーニング！
ディープラーニングのコアアルゴリズムの詳細な説明を通して、深い理論と実践を同時に学習するプロセス！
学習内容📚
1. 多重線形回帰モデルを設計する！
2. MNIST手書きモデル評価結果の可視化！
3. CNNのコンポーネント！
4. CNNでモデルを実行する！
5. LSTMを使ってニュースカテゴリを分類する！
予想される質問 Q&A 💬
Q. Pythonプログラミングの選手知識が必要ですか？
A.本講義および続くマソキャンパスのディープラーニング講義には、基礎となるPythonの活用能力が必要です。 Pythonに慣れていない人は、Maso Campusの「 Pythonデータ分析の入門」と「 Pythonデータ分析の実践」の講義を最初に受講することをお勧めします。
Q.講義を受講するための要件または要件がありますか？
A.実習中心の講義ですので、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターや余分な機器を一緒に用意してください。
Q.ディープラーニングには高仕様pcが必要だと聞きましたが、実習に高仕様pcが必要ですか？
A.高仕様環境で実行させていただくのが良いのですが、本講義ではAnacondaとJupyter Notebookを活用した仮想環境で実習が行われますので、一般的な業務用PCレベルであれば受講に困難がありません。
知識共有者の紹介✒️
受講前の注意事項📢
- 実習中心の講義ですので、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターや余分な機器を一緒に用意していただければと思います。
また、Windows OSベースで実習が行われますので、Windows環境での講義受講をお勧めします。 - 講義の教案と実習ファイルは<9。教材ダウンロードセンター>セクションに存在します。
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
人工知能の業務活用を試みたい実務者
IT業界で創業/離職/入社などキャリアを築きたい人
事業に人工知能を導入したい経営者、実務者
ディープラーニング能力を築くためにコアテクニックをしっかり身につけ始めたい人
前提知識、
必要でしょうか？
この講義では基本的なPythonの活用能力が必要です。
マソキャンパスの[Python入門]、[Python実務]講義を選手講義することをおすすめします。
6,850
受講生
828
受講レビュー
95
回答
4.7
講座評価
85
講座
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
カリキュラム
全体
26件 ∙ (4時間 33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
3件
3.7
3件の受講レビュー
임종선受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
- bkkim2
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
- chamdevil
受講レビュー 1
∙
平均評価 1.0
1
54% 受講後に作成토크나이저 를 이용한 데이터 전처리-임베딩부분은 강의에 포함이 안되있나요? 핵심이 빠져 있네요 ;;;;;;;;
- Masocampus知識共有者
강의 수강 및 건설적인 후기 남겨 주셔서 감사드립니다. 추후 과정 기획 시 지적해주신 부분 반영한 커리큘럼의 강의로 적극 검토하겠습니다.
￥9,431
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