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[ディープラーニング専門家コースDL1102]ディープラーニングのためのPythonレベル2

Pythonの基礎文法を拡張し、機械学習/ディープラーニングプロジェクトを進めます。

（5.0）受講レビュー 11件

受講生 223名

難易度 入門

受講期間 12か月

  • asdfghjkl13551941
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Anaconda
Anaconda
Python
Python
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Anaconda
Anaconda

学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

5.0

5.0

alex.na

100% 受講後に作成

どういうわけかたくさん学べるように授業を構成していたことが感じられ、実質的な学習が上手になりました。ありがとうございます。

5.0

endymion cheon

100% 受講後に作成

頑張りました！本当に良い講義でした。基本的な文法とナンパイもある程度知っている状況で聞きましたが、ディープラーニングに関連して使用できるさまざまな方法を学ぶことができて助けになりました。特に Data Generation、Convolutional Layer、K-Nearest Neighbor、K-means Clusteringを直接実装してみると、より深く理解できたようです。後続の講義も受講するつもりです。良い講義ありがとうございます！

5.0

lym930920

100% 受講後に作成

助けてくれてありがとう！

受講後に得られること

  • Pythonの基礎

  • ディープラーニング基礎アイテム

  • CNN関連モジュールの動作原理

  • 問題解決能力

mini-projectを自分で解決し、ディープラーニングを学ぶのに必要な実装能力を育ててください！

オリエンテーション映像

[L4DL] Project Currimulum 📑

[全画面リンク]

からLv.1からLv.2まで

[ディープラーニングのためのPythonレベル1]講義でPython文法をもう少し拡張し、ディープラーニングで使用される少し難しいアイテムを直接実装してみます。また、次のように6つのミニプロジェクトを通じて講義を聞くのではなく、実装能力を大きく育てます。

6つのMini-pojects

  1. Top-5 Accuracy
  2. エッジ検出
  3. Convolutional Layer
  4. K-Nearest Neighbor Classification
  5. K-means Clustering

Mini-projectは、単にプログラミング講義を聞くのではなく、実装する能力を育てるために問題の状況を聞いた後、自分で解決してみる時間を先に提供します。以降の説明を聞いた後、もう一度復習する時間を提供します。

プログラミング能力は、自分が考えている内容をどれだけプログラムでうまく作るかによって決まります。このプロジェクトを通じて、 ディープラーニングを学ぶのに必要な 実装能力を練習してください。

Advanced Equations

レベル2コースでは、レベル1よりも少し複雑な式を学びます。そして、これらの式はディープラーニングで活発に使用される式です。

この講義を通して、あなたは次の能力を大幅に向上させることができます。

  • 式を理解する能力
  • 式をプログラムとして実装する能力

次の知識を得ることができます。

  • 今後ディープラーニングで学ぶアイテムの動作原理
  • ベクトル化の必要性

Assembling Building Blocks

どのプログラムも細かく分割すると、その小さなモジュールは基本的な動作で構成されています。

Mini-projectでは、私たちが学んだ小さなモジュールを組み合わせて、 K-nearest neighbor classification、K-means clusteringなどの機械学習アルゴリズム、 convolutional layer、edge detectionなどのディープラーニング関連トピックを直接実装します。

Lecture Materials

  1. このレッスンで扱うすべてのソースコードと簡単な説明をJupyter Notebookファイルとして提供します。

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を初めて入門される方

  • Pythonを初めて学ぶ方

  • プログラム実施能力が不足している方

  • ディープラーニングとPythonを一緒に始めたい人

  • ディープラーニングの専門コースに参加したい方

前提知識、
必要でしょうか？

  • [ディープラーニングのためのPythonレベル1]受講生

こんにちは
です。

3,618

受講生

167

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

60件 ∙ (42時間 28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

11件

5.0

11件の受講レビュー

  • alexna9046님의 프로필 이미지
    alexna9046

    受講レビュー 5

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    どういうわけかたくさん学べるように授業を構成していたことが感じられ、実質的な学習が上手になりました。ありがとうございます。

    • endymion님의 프로필 이미지
      endymion

      受講レビュー 14

      ∙

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      頑張りました！本当に良い講義でした。基本的な文法とナンパイもある程度知っている状況で聞きましたが、ディープラーニングに関連して使用できるさまざまな方法を学ぶことができて助けになりました。特に Data Generation、Convolutional Layer、K-Nearest Neighbor、K-means Clusteringを直接実装してみると、より深く理解できたようです。後続の講義も受講するつもりです。良い講義ありがとうございます！

      • lym9309201853님의 프로필 이미지
        lym9309201853

        受講レビュー 8

        ∙

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        助けてくれてありがとう！

        • junyak2님의 프로필 이미지
          junyak2

          受講レビュー 2

          ∙

          平均評価 5.0

          5

          100% 受講後に作成

          本当に良い講義です。限られた文法でさまざまなアルゴリズムを実装しながら、実装能力を大幅に向上させることができましたㅎ

          • airjoy2460님의 프로필 이미지
            airjoy2460

            受講レビュー 18

            ∙

            平均評価 5.0

            5

            80% 受講後に作成

            Pythonがますますおなじみに感じられます。

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            知識共有者の他の講座を見てみましょう！

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            中高一貫課程で学ぶ数学の内容を凝縮した講義です。 必要な数学的知識やテクニックを、各項目ごとの豊富な演習とともに学びます。

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

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

            [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。

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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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            [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강의 썸네일

            [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。

            초급

            초급

            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강의 썸네일

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

            asdfghjkl13551941

            [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。

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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 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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            [PY 0203] デバッグ基礎

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

            [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。

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

            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。

            초급

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            Deep Learning(DL), Integral Differential, PyTorch

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

            [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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            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。

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            Matplotlib, Python, AI

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

            [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)강의 썸네일

            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。

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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 (2)

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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。

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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。

            초급

            초급

            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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            [PL 0301] Pythonの仮想環境とAnaconda강의 썸네일

            [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。

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            Anaconda

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            [PL 0301] Pythonの仮想環境とAnaconda

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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강의 썸네일

            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。

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            Linear Algebra, 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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            数学から人類を自由にする（微積分学 Part.I） - 微分강의 썸네일

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

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            関数の極限、導関数、微分法、導関数の公式、微分の応用

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            Integral Differential

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

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            式を作成するためのLaTeXチュートリアル강의 썸네일

            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。

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            LaTeX

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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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