
ケラスを使ったディープラーニング
jikim1770
ディープラーニング学習の原理を理解し、ケラスを使用してモデル、レイヤー、最適化技術を使用してニューラルネットワークの構築とトレーニングの複雑さを簡素化するプロセスを説明します。
Cơ bản
Deep Learning(DL), Keras, CNN
アセンブリコードを理解し、関数のバックトレースを行うことができ、プロセスを追跡するgdbは内部構造を理解することができます。また、カーネルのデバッグツールも扱います。

Intelアーキテクチャ
Nasmアセンブリ
アセンブリ基本文法
アセンブリ関数の呼び出し
Backtraceの実装
Ptrace
Strace
Gdb
Uftrace
Ftrace
Kprobe
学習対象は
誰でしょう?
システムデバッグの原理を理解したい人
Linuxシステム開発者
Linuxカーネル開発者
前提知識、
必要でしょうか?
C言語
Linuxの基本
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回答
4.9
講座評価
9
講座
김정인 강사님은 오픈소스가 중요하다며
리눅스 커널 및 딥러닝의 구현 소스를 취미 삼아 매일 분석 하는 오픈 소스 매니아 입니다.
소스를 통해 이해 한다며 무작정 소스 분석으로 모든 원리를 이해하려 하므로
수강 시 소스 폭탄에 주의 해야 합니다.
강의문의 : jikim@imguru.co.kr
全体
35件 ∙ (9時間 28分)
講座資料(こうぎしりょう):
4. Intel アーキテクチャ 1
19:21
5. Intel アーキテクチャ 2
17:53
6. Intel アーキテクチャ 3
15:33
7. Nasm アセンブリ 1
21:08
8. Nasm アセンブリ 2
26:18
9. Nasm アセンブリ 3
17:54
10. Nasm アセンブリ 4
13:42
全体
26件
4.9
26件の受講レビュー
受講レビュー 194
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 19
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 4.7
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 7
∙
平均評価 4.9
修正済み
¥10,822
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