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Deep Learning & Machine Learning

初心者向け、ディープラーニングとTensorFlowの要点だけを素早く

この講座では、Tensorflow を活用してディープラーニングを学習します。線形回帰、ロジスティック回帰、ソフトマックス回帰モデルを学び、最後にファッション画像を分類できる MLP モデルを作成します。

  • Jiwoon Jeong
딥러닝
tensorflow
Deep Learning(DL)
Tensorflow
Python
colab

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • ファッション画像データの分類にディープラーニングを活用する

  • マルチレイヤーパーセプトロン

  • ソフトマックス回帰

  • ロジスティック回帰

  • 線形回帰

  • Tensorflow を利用したディープラーニング モデルの作成

入門者の観点から
最も必要なものから学ぶディープラーニング💻

ディープラーニングを勉強するのは難しいのは本当です。多様な数学的な理解、概念的な理解が必要なだけでなく、実際にモデルを作ってみるためにはプログラミング能力まで要求されるからです。

このレッスンの目的は、入門者がDeep LearningとTensorflowを理解し活用するために必要な基礎知識を習得することです。受講後は、簡単なディープラーニングモデルを実装し、Tensorflowなどのディープラーニングフレームワークを理解できます。

入門者が最も苦しむ悩みの1つは、ディープラーニングがあまりにも難しく見えるということです。 Optimizer、Loss function、SGDなどの用語や概念がとても難しいようです。これを解決するために、このレッスンでは、ディープラーニングとテンサフローで基礎知識を習得できるようにコア概念を明確に説明し、各概念を実習と例を通して学習できるように構成されています。

また、入門者が最も経験する悩みの1つは、Tensorflowなどのディープラーニングフレームワークを実際にどのように活用できるかです。講義では実際にモデルを作成して学習するプロセスを具体的な例とともに説明していますので、入門者がTensorflowを直接活用し、ディープラーニングを理解するのに役立ちます!


こんな方におすすめですよ🙆‍♀️

プログラミングの基礎を築く
ディープラーニングを学びたい方

ディープラーニング、テンサフローを核心中心に
早く身につけたい方

講義を聞いた後、あなたは✨

ディープラーニングとテンサフローに対する理解度の上昇

講義では、ディープラーニングとテンサフローの基礎概念から実習まで包括的に取り上げています。実際にモデルを実装して活用する過程を経験することで、ディープラーニングとテンサフローに対する理解度を大幅に高めることができます!

ディープラーニング分野に対する自信の上昇

講義を通じて、ディープラーニングとテンサフローの基礎知識と実装能力を身につけた皆さんは、ディープラーニング分野に対する自信を高めることができます。このような自信は、その後ディープラーニング分野での勉強へのやる気になるでしょう!


学習内容📚

#1.
入門者のため
コアコンテンツを中心に!

理論だけに埋没しないように、実習も見逃さないように、ディープラーニングに入門される方々のために核心的な内容を盛り込んでいます。

#2.
ディープラーニングの背景、
様々なアルゴリズム!

線形回帰(Linear Regression)からロジスティック回帰(Logistic Regression)、ソフトマックス回帰(Softmax Regression)まで、本格的なディープラーニングモデルを作成するまで、基本となるモデルについて学びます。

#3.
ディープラーニングモデル
製作とテスト!

より効果的に学習できるように概念編と実習編に分けて構成しました。また、Google Colabを活用して環境にこだわらず、誰でも手軽に実習を進めることができるようにしました。


受講前の注意 📢

練習環境

  • Google Colabを活用します。
  • これはジュピターノートブックベースのクラウド開発環境です。
  • 自分のコンピュータのパフォーマンスに関係なく、誰でも簡単にコードを実行できます。

選手の知識と注意

  • 数学の背景知識
    • 指数関数、対数関数などの基本的な数学的背景知識が必要です。
    • 選手の知識を一文でまとめると、「微分を理解しているか」です。
  • Pythonプログラミング
    • 変数、条件文、反復文、関数など、基本的なPythonプログラミング能力が必要です。
    • 以前に公開した映像を参考にしてください。


予想される質問 Q&A 💬

Q. プログラミング、数学をどのくらい知っておくべきですか?

まず、プログラミングに関しては、Pythonベースのプログラミングはできると仮定します。もちろん、私はPythonの基礎講義も制作したので、選手講義をすればいいでしょう? 😊😊 数学はぴったり!微分までしか知らないのもいいです。もし忘れてしまったら高校で学んだ数学..ちょっと復習してみましょう!

Q.実習はどのように行われますか?

Google Colabはクラウド環境でJupyter開発環境を提供します。したがって、コンピュータの仕様に関係なく、誰でも簡単に従うことができます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ディープラーニングに興味のある大学生/社会人

  • ディープラーニングの基礎知識を学びたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 微分の概念

  • Python の基礎

こんにちは
です。

6,948

受講生

187

受講レビュー

170

回答

4.9

講座評価

4

講座

저는 현재 국내 대기업에서 추천 시스템 연구 개발을 하고 있습니다.

누구나 재밌고 유익하게 배울 수 있는 개발 콘텐츠를 만들겠습니다.

 

이력 사항 ✒️

  • 네이버커넥트 부스트캠프 웹 백엔드(Node.js) 6기 code reviewer 활동

  • 서울산업진흥원 SeSSAC 온라인 IT콘텐츠 파트너 (Full Stack)

  • 서울산업진흥원 SeSSAC 개발자 입문과정 진행 (Python, Javascript)

  • 건국대 몰입형 프로그래밍 과정 강의 진행

  • 서울시 SSAC 라이징 프로그래머 서버파트 총괄

  • 암호화폐 매매 자동화 프로그램 개발 외주 (Qt)

  • 마케팅 에이전시 랜딩 페이지 개발 외주 (Web)

  • 실시간 데이터처리 Windows 응용 프로그램 개발 외주 (Qt)

     

カリキュラム

全体

10件 ∙ (1時間 31分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

43件

4.9

43件の受講レビュー

  • 끄적임님의 프로필 이미지
    끄적임

    受講レビュー 5

    平均評価 5.0

    5

    20% 受講後に作成

    그저... 완-벽

    • sjsin0905님의 프로필 이미지
      sjsin0905

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      딥러닝 기초 처음 접하는 사람한테 진짜 엄청나게 추천하는 강의 입니다 꼭 한번 들어보세요

      • Jiwoon Jeong
        知識共有者

        도움이 되셨다니 기쁩니다. ㅎㅎ 좋은 평가 감사합니다!!

    • hyunsuk.yoo님의 프로필 이미지
      hyunsuk.yoo

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      상세하고 명쾌합니다.ㅎ

      • eraahri님의 프로필 이미지
        eraahri

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

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        100% 受講後に作成

        핵심빠르게

        • 똘똘이스머프님의 프로필 이미지
          똘똘이스머프

          受講レビュー 868

          平均評価 5.0

          5

          100% 受講後に作成

          귀한 강의 감사합니다. 건강 조심하세요.

        ¥1,356

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