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AI Development

/

Deep Learning & Machine Learning

本当の初心者のためのディープラーニング

この講義はディープラーニングという名称は入ってみたが、どのように始めるべきか分からない方を対象に進行されます。

20名 が受講中です。

  • drkail6916work
실습 중심
tensorflow
Deep Learning(DL)
tf.keras
multiclass-classification
logistic-regression
Artificial Neural Network

こんなことが学べます

  • ディープラーニングの簡単な基礎説明

  • Tensorflow Keras 2.xの使い方

実習中心から始まる
ディープラーニングを味わう🥣

ディープラーニングが初めての方のための講義📖

本講義は、ディープラーニング1回目の勉強に必要な内容を中心に制作されました。ディープラーニングが何であるか、どのような問題がディープラーニングの解決対象かを知ることが講義のテーマです。 Tensorflow Keras 2.xでディープラーニングモデルを実装することも1つのテーマです。

講義は深い理論を最大限に指摘し、実習中心に進められます。各講義には接続性があります。ステップAからステップBに進むときは、ステップAで使用したアイデアを生かしてステップBに適用します。

こんな方におすすめですよ🙋

  • ディープラーニングをどのように始めるべきか
  • Pythonを扱いましたが、ディープラーニングフレームワークは不慣れです。
  • Learn-by-doing.実習を通じて習得するのが多い方

講義受講後、皆さんは⭐

  • 特定の問題の種類を区別できます。
  • Tenserflow Keras 2.xを使用してモデリングできます。

学習内容📚

  • Google Colaboratoryの紹介と使い方
  • Linear Regression & Logistic Regression & Multiclass Classification
  • Artificial Neural Network
  • Before the CNN

予想される質問 Q&A 💬

Q. 選手の知識が必要ですか?

Pythonに関する非常に基本的な知識が必要です。さらに、線形回帰が何であるかを知っておくとよいでしょう。

Q. 非専攻者も聞ける講義ですか?

上記の選手の知識だけ揃えれば誰でも聞けると思います!

Q. 授業内容はどのレベルまで扱いますか?

CNNの直前まで扱います。その後、Computer Visionに連携して勉強すれば良いです!


受講前の注意事項📢

練習環境

  • インターネットアクセスがスムーズです。
  • Google Colaboratoryを使用してください。したがって、Googleアカウントが必要です。

学習資料

  • 講義で使用するスライドはPDFで提供されます。
  • 練習用のipynbファイルも提供されています。

選手の知識と注意

  • Pythonの基礎知識
  • オプション1)numpy、pandas、matplotlib.pyplotの基礎知識
  • オプション2)線形回帰が何であるかを知っていればさらに良いです。

知識共有者の紹介✒️

  • 現在、教育専門のスタートアップに在職中です。
  • KT、SK C&C、SK Networksなどの企業で講義経験があります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ディープラーニングを試してみたいのですが、どうやって始めるのかをやめた方

  • Learning-by-doing 練習で慣れることを好む方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonに関する非常に少し基本的な知識

  • Numpy、Pandas、Matplotなどの表面的な知識(ライブラリ名と役割の程度)

こんにちは
です。

안녕하세요.

데이터인사이트의 김건영입니다.

만나서 반갑습니다 : )

カリキュラム

全体

35件 ∙ (11時間 9分)

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