Deep Learning & Machine Learning

機械学習、ディープラーニング入門：アルゴリズムを理解する

機械学習の主なアルゴリズムとディープラーニングを理解し、人工知能を学びましょう！

（4.9）受講レビュー 23件

受講生 889名

pnuswedu

Machine Learning(ML)

Artificial Neural Network

Algorithm

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こんなことが学べます

機械学習
ディープラーニング
アルゴリズム

機械学習、ディープラーニング入門

- Introduction to Machine Learning, Deep Learning

◾講師 - ハンサンゴン教授（釜山大学情報コンピュータ工学部）

🎯講義目標

1. 人工知能プログラムを理解できる

2.機械学習（Machine Learning ）の主なアルゴリズムを理解することができます。

3.ディープラーニング（Deep Learning ）について理解できる。

4.ニューラルネットワークを理解し、モデルを構築することができます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

機械学習の基礎を理解したい人
ディープラーニングの基礎とニューラルネットワークについて理解したい人

前提知識、
必要でしょうか？

Pythonの基礎

こんにちは
です。

17,292

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370

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4.9

講座評価

講座

부산대학교 소프트웨어융합교육원입니다.

カリキュラム

全体

35件 ∙ (19時間 30分)

セクション 1．Ⅰ。機械学習の基礎_指導学習と非指導学習

8件 ∙ (3時間 47分)

1. 1-1. 人工知能の定義
31:10
2. 1-2.人工知能の歴史
30:37
3. 1-3.機械学習の定義
27:16
4. 1-4.ディープラーニングの定義
29:43
5. 2-1.学習とトレーニング
29:44
6. 2-2.モデルと損失関数
26:09
7. 2-3.指導学習
25:35
8. 2-4.非指導学習と強化学習
26:55

セクション 2．Ⅱ。機械学習の基礎_線形回帰と線形分類

11件 ∙ (6時間 0分)

9. 3-1.線形回帰
32:06
10. 3-2.線形モデル
31:40
11. 3-3.練習_ 1
30:56
12. 3-4.練習_ 2
44:32
13. 3-5.練習_ 3
36:20
14. 3-6.練習_ 4
44:57
15. 4-1.線形分類_ 1
31:35
16. 4-2.線形分類_ 2
27:37
17. 4-3.線形分類_ 3
28:43
18. 4-4.線形分類_ 4
22:26
19. 4-5.線形分類_ 5
29:38

セクション 3．Ⅲ。機械学習基礎_評価

6件 ∙ (2時間 36分)

20. 5-1.評価_ 1
26:03
21. 5-2.
29:14
22. 5-3.評価_ 3
13:41
23. 5-4.
21:10
24. 5-5.評価_ 5
31:20
25. 5-6。評価_ 6
34:40

セクション 4．Ⅳ。機械学習の主なアルゴリズム

8件 ∙ (5時間 28分)

セクション 5．V. ディープラーニングの基礎

2件 ∙ (1時間 38分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

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23件

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23件の受講レビュー

eklee
受講レビュー 3
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ksdo2
受講レビュー 4
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좋은 강의 편성에 감사드립니다.
홍기호
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
31% 受講後に作成
이영우
受講レビュー 9
∙
平均評価 4.9
5
31% 受講後に作成
장성덕
受講レビュー 97
∙
平均評価 4.2
5
31% 受講後に作成

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