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Deep Learning & Machine Learning

初めてのディープラーニングとPyTorch(パイトーチ)ブートキャンプ(簡単に!基礎からChatGPT核心トランスフォーマーまで)[データ分析/科学 Part3]

講師が初めてディープラーニングを学んだ際に失敗した経験をもとに、ディープラーニングの理解に必要な数学、理論、PyTorchベースの実装、転移学習、GPTの核心であるTransformerまで、着実に学べるよう新たに構成した講義です。

難易度 初級

受講期間 無制限

  • funcoding
Deep Learning(DL)
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PyTorch
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Machine Learning(ML)
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Artificial Neural Network
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Vision Transformer
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Deep Learning(DL)
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PyTorch
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Machine Learning(ML)
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Artificial Neural Network
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Vision Transformer
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[共有]新規講義のオープン(最速フルスタック:PythonバックエンドFastAPIブートキャンプ)

こんにちは。残材ミコーディング Dave Lee です。
相違ではなく、次の新規講義をインプランにオープンして共有します。

最速のフルスタック:PythonバックエンドFastAPIブートキャンプ(FastAPIから非同期SQLAlchemyまで)[フルスタックPart1-2]

従来 、最速のフルスタックロードマップとして、Flaskバックエンドフレームワークを説明する講義が含まれていました。 FlaskがPythonで身につけることができる最も簡単なバックエンドフレームワークは正しいですが、最近はパフォーマンスがより速いFastAPIが大勢になっています。最近関心が高まったGPTs(自分だけのGPT作成)でも、バックエンド機能が必要なときに、FastAPIをベースにした例が多いです。それだけグローバルにもよく使われるフレームワークです。だからFastAPIレッスンを作成しました。

FastAPI は Flask と文法が似ているので Flask を軽くだけ身につけたとしてもすぐに身につけることができますよ。テストも簡単で、実行もすぐになり、特に性能も良いです。ただ、関連してよく整理された資料が多くなかったんですよ。そこで、できるだけよく使われる機能を中心に整理し、プロジェクトまでさまざまな段階にしてみながら、すばやく関連技術を出したものにすることができるように講義を行いました

既存のFlask講義はPythonの中級文法とWeb技術まで習得し、バックエンドの基本知識を積み上げることができるようにしました。できるように構成しましたので、既存のFlask講義はフルスタックパート1-1、今回FastAPI講義はフルスタックパート1-2で構成されました。

FastAPIなら、自分だけの簡単なサービスや、バックエンド機能が必要なときにも、一定規模までも耐えることができるまともなバックエンド機能をより早くまで実装が可能です。 Pythonではバックエンドで大勢になるほどのフレームワークです。もっと広く知られてほしい気持ちで、最大の割引もかけました。どうぞ満足のいく講義になってほしいです。

もし受講時に問題がある場合は、 dream@fun-coding.orgまでお知らせください。できるだけ早く反映させていただきます。

ありがとうございます。

 

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