本当の人工知能につながるディープラーニングの概念をつかむ
dlbro
さまざまな人工ニューラルネットワークの構造と動作原理を理解し、良いモデルを作成するために必要な必須知識を伝える講義です。
入門
Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Machine Learning(ML)
ディープラーニング次世代革新技術の一つである物理情報ニューラルネットワークを勉強し、Pytorchを利用して直接実装を行う講義です。 人工知能の次世代革新技術を私と一緒に学びましょう!
受講生 187名
難易度 初級
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
아쿠아라이드
現業でPINNについてキーワードを聞いてとても気になっていた車でしたが、関連資料も多くなく、体系的に説明した韓国語講座はこれ以上ありませんでした。 もしもう少し複雑な実戦問題を扱ってくれるadvanced追加PINN講義を開設して頂ければ私は100%受講いたします。できません〜〜例えば3次元CFD問題とか天気予報画像予測、3D機械システムの衝突あるいは挙動などの実戦問題に適用した事例をadvanced講座でcode levelで解くことができれば、現業適用に役立つことが本当に多いようです。もちろん今講義もイチオシです^^
5.0
ab
怖くて難しいのに、誰かはこんな説明してくれるのがいいですね。国内にはこれほど講義が稀です。笑
5.0
리만텐서 (relativity)
初めて入門するのに良い講義です。
人工知能の次世代革新技術である物理情報ニューラルネットワークの概念
パイトーチを用いた物理情報ニューラルネットワークの構築
学習対象は
誰でしょう?
人工知能関連大学/大学院を準備する方
人工知能の未来に従いたい人
ディープラーニング次世代革新技術を経験したい方
前提知識、
必要でしょうか?
欲しい情熱
ディープラーニングの基礎知識
Pythonの基礎知識
5,126
受講生
404
受講レビュー
261
回答
4.7
講座評価
7
講座
こんにちは。
ディープラーニング/機械学習関連のYouTubeチャンネルを運営しているディープラーニング・ホヒョンです。
数学/データ分析を専攻し、多数のディープラーニングプロジェクトを完了、および遂行しています。
機械学習、高度な機械学習、ディープラーニング、最適化理論、強化学習などの人工知能 の内容と、線形代数学、微積分、確率統計、解析学、数値解析などの数学の内容まで、皆さんと共有できる知識を持っています。
皆さん、はじめまして!
* 関連経歴
現) SCI(E) 論文、国際学会発表多数
現)人工知能関連の大学諮問多数
前)K企業 主任研究員 - データ分析およびシミュレーション:新製品開発、性能向上、新技術適用
著書「ディープラーニングのためのPyTorch入門」(2022年世宗図書学術部門優秀図書に選定)
全体
19件 ∙ (2時間 22分)
講座資料(こうぎしりょう):
8. 物理情報ベースの学習方法
08:11
10. パイトッチ基本
13:53
12. 人工ニューラルネットワーク
09:42
13. 最適化
06:43
全体
21件
4.8
21件の受講レビュー
受講レビュー 12
∙
平均評価 5.0
5
現業でPINNについてキーワードを聞いてとても気になっていた車でしたが、関連資料も多くなく、体系的に説明した韓国語講座はこれ以上ありませんでした。 もしもう少し複雑な実戦問題を扱ってくれるadvanced追加PINN講義を開設して頂ければ私は100%受講いたします。できません〜〜例えば3次元CFD問題とか天気予報画像予測、3D機械システムの衝突あるいは挙動などの実戦問題に適用した事例をadvanced講座でcode levelで解くことができれば、現業適用に役立つことが本当に多いようです。もちろん今講義もイチオシです^^
受講評 ありがとうございます。気になったら、いつでも質問してください!
バッテリーや寿命に適用するアドバンスドな講義を作成いただけないでしょうか? コード中心の説明だと助かります。
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
怖くて難しいのに、誰かはこんな説明してくれるのがいいですね。国内にはこれほど講義が稀です。笑
難易度調整に悩みが多かったのですがこんなに絶賛してくれてありがとう。熱気になって、いつでも質問してください!
受講レビュー 5
∙
平均評価 4.8
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 4.0
¥8,727
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