(2024年9月改訂版) ChatGPT活用法、生成AIプロンプトエンジニアリングA to Z - 人工知能の理解と活用
Masocampus
「私もアイアンマンの完璧な秘書ジャービスがいたら…」と思ったことがあるなら？！皆さんの賢い業務処理を助ける、みんなのジャービスを完成させましょう！
Nhập môn
ChatGPT, prompt engineering, Generative AI
こんなことが学べます
人工知能、機械学習、深層学習の概念把握
ディープラーニングアルゴリズムの基礎数学的理解
ディープラーニングの学習原理および誤差修正方式の理解
Python 仮想環境構築と TensorFlow CPU 活用能力
第4次産業革命時代の核心、ディープラーニング技術！
基礎を確実に固めることができます。
ディープラーニング…みんなやってるけど、
私がすることを恐れていますか？ 😥
最近、ディープラーニング、マシンラーニングなど人工知能関連技術が脚光を浴びています。
4次産業革命時代と呼ばれる今、必ず知るべき核心技術だからです。今、IT業界に足を踏み入れた方なら、必ず知っておくべき知識でもあります。
ところが、ほとんどの入門者の方は、このような背景知識なしに無作為コーディングから学びたいと思います。こうなると当然限界にぶつかるしかありません。
だからマソキャンパスが用意しました！
基礎理論からじっくり学んでいけるように構成した「ディープラーニングのための基礎数学」といえば誰でも簡単に学べます。
マソキャンパスとともに、誰でもディープラーニング入門！
難しいコーディングや高価なプログラム？ NO！
Pythonの最大の利点の1つである無料でインストール可能なモジュールには、すでにディープラーニングを実装できるモジュールが開発されており、実際に多くの人が活用しています。
多くの人が使えるというのは、私も十分に活用できるという意味です。そこでマソキャンパスでは、誰でもディープラーニングに簡単に入門できるようディープラーニングの概念と動作原理を扱う講義を公開します。
まさに革命的な生産性向上をもたらすために、あなたもディープラーニングに入門してみてください！
イノベーションをもたらすディープラーニング、
基礎となる数学の知識を教えてください。
分野を問わず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を「きちんと」活用するために、概念から完璧につかんでいく過程です。
平均平方根誤差（RMSE）を理解しています
こんな方におすすめです✅
- 人工知能で革新的な生産性を確保したい方
- IT業界キャリアを積みたい方（創業/離職/入社）
- ディープラーニングを活用しているが、動作原理を知らない実務者
- ディープラーニングの最初のボタンから正しく始めたい人
次の能力を確保できます👍
- 人工知能、機械学習、ディープラーニングの概念を把握
- ディープラーニングアルゴリズムの基礎数学的理解
- ディープラーニング学習の原理と誤差修正方式の理解
- Python仮想環境の構築、テンサフローCPU活用能力
この講義だけの特徴！
3-Stepで慎重に。
この講義では、現在最もホットなディープラーニング技術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. ディープラーニングの概念と操作プロセスを理解する
ディープラーニングが何なのか、マシンラーニングとどのような違いを持つのか、次元が異なるパフォーマンスを見せてくれるのか、ひとつひとつわかります！秘密を知ると、活用はより正確で簡単になります。
ログとログ関数中Step 2. ディープラーニング基礎数学を理解する
地獄のような問題草…頭がねじれる応用問題？
そのようなプロセスなしに、ディープラーニングの実際の活用に必要な部分だけを簡単に理解し、渡すことができます。
多重線形回帰の練習中Step 3. デジタル世界で発見したインサイトを現実に！
データに基づいてさまざまな技術の機械学習を実行し、得られたインサイトを実際の業務に適用する場合は？営業、開発、人事まで、膨大な領域の意思決定において革命的な発展をもたらすことができます。
回帰と分類によるディープラーニングモデルの実装中Q&A 💬
Q. Pythonプログラミングに関する選手の知識が必要ですか？
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、基礎のPython活用能力が必要です。
Pythonに慣れていない方は、Masoキャンパスの「Pythonデータ分析入門」および「Pythonデータ分析実務」講義を最初に受講することをお勧めします。
Q. 講義受講のための要件や条件はありますか？
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。
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が必要でしょうか？
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を進めます。したがって、一般的な業務用PCレベルであれば受講に困難はありません。
📢受講前に確認してください！
- 実習中心の講義で、講義映像と実習窓を分離できるデュアルモニターや余分機器を一緒に用意していただければと思います。
- Windowsベースで実習が行われますので、Windows環境での受講をお勧めします。
- 講義の教案と実践ファイルは、セクション「教材ダウンロードセンター」からダウンロードできます。
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
人工知能で革新的な生産性を確保したい実務者
IT業界で起業/転職/入社などキャリアを積みたい全ての人
既にディープラーニングを活用しているが、その動作原理については理解していない実務者
ディープラーニングスキルを身につけるため、基礎からしっかり始めたいすべての人
前提知識、
必要でしょうか？
本講義は基本的なPython活用能力を求めます。
マソキャンパスの[Python入門]、[Python実務]講座を事前に受講されることをお勧めします。
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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
33件 ∙ (2時間 59分)
講座資料（こうぎしりょう）:
授業資料
1. DLM001_深層学習 実習 環境
02:11
2. DLM002_アナコンダ 環境構築
05:57
3. DLM003_仮想環境の理解
03:44
4. DLM004_仮想環境構築
20:05
16. DLM201_関数と傾き
09:52
17. DLM202_偏微分
02:41
18. DLM203_シグモイド関数
03:11
19. DLM204_指数と指数関数
01:24
20. DLM205_ログとログ関数
05:25
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
5件
4.8
5件の受講レビュー
kyungeunkim7124受講レビュー 1
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平均評価 5.0
- gyungwonkim8173
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
- yueuikim8181
受講レビュー 1
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- kanguncho4611
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平均評価 5.0
- swine7776874
受講レビュー 5
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平均評価 4.2
￥7,334
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