神経植のディープラーニング - Gradient-based Linear Regression (2)

こんにちは、工大ヒョン（工学部のお兄さん）です😃

今日からディープラーニングベースのコンピュータビジョン講義をスピード感を持ってアップロードしていこうと思います！

一番最初にコンピュータービジョンを学ぶ前に、必ず身につけておくべき画像の基礎を扱う[コンピュータービジョンのための画像基礎]講座がオープンしました。

そして、コンピュータービジョンの簡単な紹介を行う無料講座「コンピュータービジョン紹介」も合わせて公開されました。

コンピュータービジョンのための画像基礎: https://inf.run/8x7Xn

コンピュータービジョン入門：https://inf.run/EzBfS

この5月の間に10個以上のコンピュータビジョン講義がアップロードされる予定ですので、たくさんの関心をお願いいたします😃

PS) 現在、コンピュータビジョン講義を至急制作しなければならない状況ですので、ディープラーニング基礎講義はコンピュータビジョン講義と並行して6月中旬から制作いたします。

こんにちは受講生の皆さん😃

基礎から専門レベルまで体系的にディープラーニングを扱う[神経植のディープラーニング]四番目の講義である[Gradient-based Linear Regression (2)]がオープンされましたのでお知らせします！

（講義リンク：https://inf.run/ymv1P）

本Gradient-based Linear Regression (1)で直接実装したコードを、PyTorchの機能を利用して実戦コードとして実装する方法を学ぶ講義です。また、データ前処理の必要性、理論、学習に与える影響を理論的に学び、実戦コードで実装する講義です。

私のAll About AIカリキュラムに従って来られる方は、オープン割引期間を利用されると良いと思います😃

追加で来週中に後続講義である[Gradient-based Linear Regression (3)]がオープン予定です。

一緒に一生懸命ディープラーニングの世界を作り上げていけるよう、いつも最善を尽くします！

ありがとうございます。

神経植より