
JSP 웹 쇼핑몰 프로그래밍 기본 과정(JSP WEB Programming)
소프트캠퍼스
JSP 기초 부터 차량 구매 쇼핑몰 프로젝트까지 완성할 수 있는 강의로, 학습을 마치면 바로 실전 프로젝트를 수행할 수 있게 됩니다. (본 강의는 질의응답을 제공하지 않는 강의입니다.)
초급
Java, JSP
このコースでは、Tensorflowライブラリを活用してデータを予測する方法を学びます。ライブラリー学習とサンプルデータ分析を並行して実践に適用できるデータ分析、処理方法を学習します。

Python言語の人工知能ライブラリであるテンソルフローケラスを活用して、各種データを予測、分類、開発できる方法について学習します。
このプロセスは合計4つの部分で構成されており、テンソルフローの基本文法、線形回帰、分類、ディープラーニングの順で学習します。
初心者でも簡単にデータ分析!
Keras + Tensorflow人工知能ライブラリ。
最近、第4次産業革命が浮き彫りになり、大量のデータを処理、分析、予測する技術が企業の死活がかかるほど重要な時代となりました。
これで人工知能は選択ではなく必須であり、すべての開発者に必須のスキルです。
Python言語は簡単に習得することができ、豊富なライブラリで複雑な問題も簡単に解決できます。この中でもテンソルフローライブラリは、最も多くのコミュニティと膨大な論文が存在し、最も多く使用する人工知能ライブラリです。
TensorFlow 2バージョン以降、TensorFlowの学習ははるかに簡単になりました。ここに統合されたケラスライブラリを利用すれば、初心者でも簡単に人工知能開発ができます。
開発環境のインストールとテンソルフロー2の文法 ケラスライブラリを実習中心に簡単に習得できるように本コースを構成しました。
(講義資料とソースコードの教案ファイルを提供します。)
環境設置とテンソルフロー基礎文法:1~5強
•本講座について簡単な紹介と開発環境の構築方法、テンソルフロー基礎文法を見てください。
線形回帰:6〜16鋼
•回帰とコストの概念、微分の概念、単一線形回帰、多重線形回帰などについて説明します。
分類:17〜24鋼
•sigmoid、ロジスティック回帰、softmax、および多分類について説明します。
ディープラーニング:25~27強
•ディープラーニングの概要、画像の分類について説明します。
キム・イルハン代表(モバイルラップ技術研究所研究所長)
現在、LG電子、サムスン電子、大徳研究団地(ETRI)などの実務担当者および研究員を対象にデータ分析、人工知能、ディープラーニング分野の講義およびコンサルティングを行っています。基礎から実務にどのように適用され使用されるかを非常に簡単に講義しました。本講義を通じて現在の業務に役立つことを願っています。
講義・コンサルティング機関
サムスンマルチキャンパス、釜山情報産業振興院、全州情報文化産業振興院、仁川情報産業振興院、韓国電波振興院、SK C&C、Tアカデミー、韓国ロボット産業振興院、大田ETRI、サムスン電子、NICA教育センター、韓国生産省本部、ハンファS&C、LG大邱ロボット産業振興院、釜山大学など国内有名企業現職在職者及び未就業者を対象に講義及び開発21年目のキャリアを備えたベテラン講師です。
学習対象は
誰でしょう?
現業でデータに対して人工知能を開発したい方におすすめです。
様々なケラスライブラリとテンサフローを学びたいすべての方
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基本文法を知っている学習者
パンダス、ナンパイの基礎を知っている学習者
全体
29件 ∙ (7時間 21分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 第1講 講座紹介
07:13
2. 第2章 環境設定
25:16
3. 第3講 人工知能概要
03:54
4. 第4講 テンソル基礎文法1
23:54
5. 5講 テンソル基礎文法2
12:57
6. 第6講 回帰とコスト
22:12
7. 第7講 微分
19:33
8. ベスト8 w_b実装
09:19
10. 10講 線形回帰分析
18:48
11. 11講 Keras 線形回帰分析
19:59
12. 第12講 重回帰分析
10:34
13. 第13講 重回帰分析 行列乗算
20:57
14. 第14章 重回帰分析 練習問題
18:04
15. 第15講 正規化
24:03
16. ベスト16 earlyStop
16:50
17. 17강 シグモイド
13:05
18. 18講 ロジスティック回帰分析
25:55
19. 19講 ロジスティック ケラス
11:22
20. 20강 rain_test
17:46
21. 21講 softmax
13:05
22. 第22講 多クラス分類
18:47
23. 23講 多クラス分類 Keras
07:10
24. 第24講 多クラス分類練習
11:28
¥2,820
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