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。
受講生 1,676名
難易度 初級
受講期間 無制限
お知らせ
21 件
こんにちは。ジャンジェミコーディングのDave Leeです。
他でもありませんが、ディープラーニング講義で修正事項がありまして、軽く共有させていただきます。
CNN으로MNIST分類問題を適用してみるチャプターで、テスト評価時にtest_lossを計算する部分にエラーがありました。ご不便をおかけして申し訳ございません。そのため、関連資料を次の文脈でアップデートいたしました。
nn.NLLLoss()は基本的にreduction='mean'設定が適用されているため、各ミニバッチでそのバッチ内のサンプルの平均lossを返します。したがって、forループを通じて累積されたtest_lossは「ミニバッチ平均値の合計」になります。
既存のコードでは、この値を全サンプル数(len(test_batches.dataset)、例：10000)で割っていましたが、このようにすると実際のlossよりもはるかに小さい値が計算されます。正しい計算のためには、ミニバッチ数(len(test_batches)、例：79)で割る必要があります。
つまり、ミニバッチ平均の合計なので、ミニバッチ数で割る必要があり、全体の平均lossが正確に計算されます。
修正されたファイル:
# 専門翻訳者として、以下のコンテンツを韓国語から日本語に翻訳いたします
# Translation Analysis This appears to be a filename for a Jupyter notebook. According to the technical requirements, I should preserve filenames, technical terms, and file paths unchanged. # Translation 12_CNN_
# Translation Output 12_CNN_MNIST_GPU_DROPOUT.ipynb
該当するJupyter Notebookの資料を修正完了しましたので、授業資料を再度ダウンロードしていただければ、修正されたコードで学習することができます。
ありがとうございます。
こんにちは。残材ミコーディング Dave Lee です。
相違ではなく、新規講義をオープンして軽く共有します。
本講義は、開発者やデータ専門キャリアを準備したり、現業で活動している方が必ず知る必要があるコンピュータ工学（CS知識）の核心を体系的にまとめた講義です。コンピュータ工学（CS知識）の様々な科目の中でも特に重要なコンピュータ構造、オペレーティングシステム、ネットワークを効率的に学習できるように、3つの科目を一つの講義で構成しました。また、技術面接に備えて、各科目の核心技術面接の質問と、特別な回答方法、模範解答も含めました。
コンピュータ工学の知識は、開発やデータ分野の必須基盤知識であるにもかかわらず、その重要性が見落とされることがよくあります。私も周辺の知人や家族に開発者やデータ専門分野を準備するなら、必ず習うように強調するほど中長期的に必ず必要な理論です。
しかし、個々の科目にまとめるには分量が多く、困難を経験する方が多いです。このような困難を解消するために、オンライン講義の形できれいに内容をまとめました。重要な概念は深く扱いながら、明確な理解を助けるためにさまざまな説明方法を活用しました。
すでに5年前から何度も新たに作業しながら、数万人の受講生が選び、国内有数のIT企業でも新入社員教育資料として活用する検証された講義です。今回再び新たに作業をしてより改善してオープンしたのですが。どうぞ是非お役に立てば幸いです。
新規オープン割引も入れました。
ありがとうございます。
残材ミコーディングドリーム
こんにちは。残材ミコーディング Dave Lee です。
講義をリニューアルし、軽く共有します。直前にリニューアルし、講義に続き
次の講義をリニューアルしました。
既存のPythonバックエンドとWeb技術ブートキャンプ講義名も本格的な開発のために必ず理解しなければならないコアWeb技術概念、中級Python文法、バックエンド基礎をまとめた講義の趣旨に合わせて変更しました。最新のトレンドと最速のフルスタック開発アーキテクチャを反映し、講義内容を改善しました。
本講義では、本番開発に不可欠なPythonの中級文法（中級オブジェクト指向を含む）やWeb/アプリのコアコンセプト、最新のフルスタックアーキテクチャを効果的に学習することができます。既に受講していた方々もそのまままた聞くことができますよ。アップデートされた映像はチャプター名に（アップデート）を表記し、すでに学習をされている方もアップデートされた部分のみ確認が可能になりました。今後も継続的なアップデートで満足のいく学習体験を提供します。
本講義と同様に、その後も他の講義も着実に改善します。
どうぞ関連講義もお役に立てば幸いです。
ありがとうございます。
こんにちは。残材ミコーディング Dave Lee です。
講義をリニューアルし、軽く共有します。
直前にリニューアルしてから講義に続き
[リニューアル] 初めてのPythonデータ分析（簡単！前処理、パンダ、可視化前過程を覚える） [データ分析/科学 Part1]次の講義をリニューアルしました。
[リニューアル]初めてのPythonマシンラーニングブートキャンプ
既存講義で不足していた部分も改善し、最新ライブラリに合わせて改善を行いました。また、より実務的な観点から話を追加して講義を改善しました。既に受講していた方々もそのまままた聞くことができますよ。
本講義と同様に、その後も他の講義も着実に改善します。
どうぞ関連講義もお役に立てば幸いです。
ありがとうございます。
こんにちは。残材ミコーディング Dave Lee です。
講義をリニューアルし、軽く共有します。
これまで多くの方々が受講していただき、よく見ていただいた講義です。次のPythonベースのデータを前処理、分析、視覚化する機能を盛り込んだ後、講義を新たにリニューアルしました。既存の講義で不足していた部分も改善し、データ分野はライブラリバージョン別の文法が異なる場合もあります。最新のライブラリに合わせて改善しました。また、より実務的な観点から話を追加して講義を改善しました。既に受講していた方もそのまま再度聴くことができます。
[リニューアル] 初めてのPythonデータ分析（簡単！前処理、パンダ、可視化前過程を覚える） [データ分析/科学 Part1]
本講義と同様に、次の講義も今月末を目標にリニューアルする予定であり、以後他の講義も着実に改善いたします。
どうぞ関連講義に興味をお持ちの方がぜひ役に立てば幸いです。
ありがとうございます。こんにちは。残材ミコーディング Dave Lee です。
遅くなりましたが、明けましておめでとうございます。相違ではなく、データ関連キャリア（データアナリスト、データサイエンティストなど）について、非専攻者の方々は、それぞれどの方向に用意していけばよいか悩んでいる方が多かったんですよ。
それで、非専攻者会社員、大学生（新入、3～4年生）、卒業生（就学生）の方々が、状況別に最速の準備方法をYouTubeの映像にしてみました。
個人的にデータ分野はデータキャリアだけでなく、最近話題となっているAIエージェントベースのAIサービス開発分野までも準備できる良い分野だと思います。もし興味がある方は、関連映像が役に立つといいです。
ありがとうございます。
こんにちは。残材ミコーディング Dave Lee です。
相違ではなく、最近のPyTorchバージョンでコード上の動作が少し異なって見えることがある部分があるので共有します。
最近の PyTorch バージョンでは FloatTensor() でテンソル作成時に、各テンソルをランダムな値ではなく、0 に初期化します。
（内部メモリを割り当てるが値を別に“0”やランダム値に初期化しないため、ランダムに見える値（実際にはメモリに残っていたゴミ？値）が入ったものでしたが、これを最新バージョンでは強制的に0に初期化するようにしています。）
したがって、特定の値を任意に指定してテンソルを作成せず、単純テンソル生成時には各テンソル出力時にランダム値ではなく、初期値に0が指定され、出力したときに0となるようになり、これは正常動作なのでこの部分のみ参考に見ればよさそうです。
その部分はコード資料にも今日の説明を入れて全体資料更新しました。
ありがとうございます。
残材ミコーディング Dave Lee Dream
こんにちは、残材ミコーディングのDave Leeです。
違いはありませんが、今回はSQL学習のための新しいロードマップを用意して皆さんに共有します！
SQLエンドツーエンド（w/残差ミコーディング） ： https://www.inflearn.com/roadmaps/6724
SQLは、データと開発の両方の分野で不可欠なツールです。最近ではSQLコーディングテストも増えていますが、思ったより多様な文法と概念を組み合わせて希望のクエリを作成することが容易ではないという方が多いです。 SQLを効果的にマスターするには、実際の問題を解決し、さまざまなクエリを書く経験を積むのが最速の方法です。
このロードマップでは、データベースの基礎概念から基本と中級のSQL文法をカバーし、101の実践的な問題でSQLを体系的に整理できるように設計しました。次の2つの講義をまとめて30％割引まで適用したので、SQLを確実に固めたい方におすすめです。
[2024リニューアル]初めてのSQLとデータベース（MySQL）ブートキャンプ[入門から活用まで]
[2024 新規講義] 中級SQLと実戦データ分析 101 問題解決 [データ分析/科学 Part1]
SQLを体系的に整理したい方にお役に立てば幸いです。
ありがとうございます。
