
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
AISchool
LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.
中級以上
LLM, Llama, 딥러닝
U-Net論文をTensorFlow 2.0を利用して底から実装してみて、ディープラーニング論文実装能力を学べる講義です。
ディープラーニング論文の読み方
ディープラーニング論文の実装方法
U-Netモデル構造の詳細な理解
Semantic Image Segmentation問題領域の背景知識
TensorFlow 2.0を使用したコードの書き方
ディープラーニング研究者必須の素養、最新の論文実装能力!
U-Netの実装で学びましょう😀
多くの企業がディープラーニング研究者を採用する際、最新の論文を直接実装した経験を優待しています。 U-Net(U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)論文を直接実装しながら、最新の論文実装体験を学びましょう。
U-Net論文を一緒に読んでU-Net構造を完全に把握したあと✍️、
TensorFlow 2.0を使ってU-Netを直接実装しましょう。
U-Netの論文(U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)を一緒に読んで、U-NetモデルをTensorFlow 2.0を使って底から実装してみます。また、実装したU-Netモデルを用いた医療映像(ISBI-2012)セグメンテーションモデルを作成します。
👋このレッスンは、TensorFlow 2.0とディープラーニングの基礎についての選手知識が必要なレッスンです。必ず下記の講義を先に受講するか、それに準ずる知識を備えた後、本講義を受講してください。
ディープラーニングコア理論と最新のTensorFlow 2.0を利用したディープラーニングコードの実装を一度に学ぶことができる講義です。
Q. ディープラーニング論文の実装を経験してみると何がいいですか?
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニング論文を読んで実装する能力を育てたい方
ディープラーニング研究関連職種で就職を希望される方
人工知能/ディープラーニングに関する研究を進めたい方
人工知能(AI)大学院を準備している方
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの使用経験
選手講の「TensorFlow 2.0で学ぶディープラーニング入門」受講経験
8,850
受講生
642
受講レビュー
350
回答
4.6
講座評価
29
講座
全体
23件 ∙ (2時間 46分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
7件
4.4
7件の受講レビュー
¥11,797
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