
コーディングなしで学ぶデータ分析
hanky7479821
重要なのはコーディングではなくデータリテラシー! ノーコーディングツールであるOrange3を利用して、データ分析の核心手続きを実習と一緒に学びましょう。
入門
Data literacy, Orange3, data-visualization
6日間、1日3時間ずつ投資すれば、PyTorchを使ったディープラーニングの基礎を学ぶことができます。さあ、始めてみましょうか?
受講生 609名
難易度 初級
受講期間 無制限


学習した受講者のレビュー
5.0
정연주
練習の例は体系的で、ディープラーニングを習得するのに大きな助けとなり、復習するのにとても良い講義です。おすすめです!
5.0
강사장
短期間でPyTorchとディープラーニングの基礎知識を学ぶのに、とても役立ちました。この講義を完走すれば、ディープラーニング学習のスタートラインに立っている自分に気づくことができると思います。
5.0
흫흫흫
説明がとても分かりやすいので、ずっと聞き続けています!必ず最後まで完走できるように頑張ります。
機械学習を素早く概観する
ディープラーニングの基本概念
ディープラーニング回帰、分類モデリング
CNNモデリング
過学習と性能最適化
クラスでモデルを宣言する
今回の講義は、直感的で強力なディープラーニングフレームワークであるPyTorchを中心にディープラーニングの基本概念と技法を簡単に学べるように設計しました。
このコースでは理論と実習を並行し、ディープラーニングの核心原理を体系的に 学習します。複雑な数学的概念をシンプルで理解しやすく 説明し、実習を通じて直接 モデルを実装できるよう理論と実習を構成しました。
ディープラーニングモデルを設計し、訓練させ、様々なデータセットで性能を評価する実務的なスキルを身につけることができます。基礎からしっかり固めて、今後の学習やプロジェクトにすぐ適用可能な能力を育てたいなら、この講義が最適です!
PyTorchと共にディープラーニングの世界に第一歩を踏み出してみましょう! 🤖
📌 本講義は6日間、1日1~2時間程度受講しながらPyTorchベースのディープラーニング基礎を学ぶことができます。
📌 1~6日間、毎日の最初の講義は前回の内容の復習を通じて繰り返し概念を習得できるようにし、また最後の講義はその日学んだ内容を要約して締めくくれるように構成しました。
📌 1~5日目まではディープラーニングの基礎を身につけるための必須概念を学び、最後の6日目には総合実習を通して学んだ内容を固めることができます。
📌 理論50%、例題及び実習50%。学んだ理論内容を、コードを通じて確認し、実習しながら身につけることができます。
📌 本講義はディープラーニング初心者のための講義です。

ディープラーニングに初めて触れる方
ディープラーニングの基本概念から一つずつ学びたいけれど、理論が複雑に感じられ、漠然と感じられる方

実際のコードで学びたい方
ディープラーニングを理論的にだけ知っているのではなく、実習を通じて直接モデルを構築して実行してみたい方

AIキャリアを築きたい方
今後のキャリアでAIが重要だと感じており、基礎からしっかりと実力を積み上げたい方
PyTorchでディープラーニングモデルを簡単に構築 : ディープラーニングモデルを設計し、PyTorchを使って直接実装できるようになります。複雑なモデルも簡単に扱えます。
効果的なハイパーパラメータチューニング : ディープラーニングモデルの性能を最大化するためのハイパーパラメータチューニング方法を習得し、性能向上のために何を調整すべきかがわかるようになります。
ディープラーニングモデルの学習過程と結果を分析:モデルの学習過程をモニタリングし、結果を解釈してモデルを改善する方法がわかります。
経歴は、
新入社員の頃から10年間、データエンジニアとして
その後10年間はデータ分析及び人工知能開発業務を遂行しました。
講義は、
LG CNS、KT DS、SK DX、ロッテイノベートなどで現職者を対象に人工知能講義
大学生を対象にSQL、データ分析、モデリング分野の講義
最近では、KT AIVLE School 1期から8期までメイン講師として参加しています。
著書としては、
[10日で学ぶPyTorchディープラーニング](インサイト出版社)を執筆しました。
yes24 : https://www.yes24.com/product/goods/169421035
開発環境はGoogle DriveとColabを基準に説明します。
PCやノートパソコンのOSとは関係ありません。
各日次別最初の講義に、該当日次で使用する教材と例題及び実習ファイルを圧縮して提供します。
各日次の最後の講義に、実習参照解答ファイルを圧縮して提供します
。😀
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングを学びたいけれど、どのように始めればいいのか途方に暮れている方
Pythonの基礎、機械学習のモデリングまでしか勉強していない方
Tensorflow、Kerasのディープラーニングは知っているが、Pytorchでディープラーニングモデリングを学びたい方
前提知識、
必要でしょうか?
Python基礎
Pythonライブラリ:pandas、numpy
機械学習モデリングの理解(少し理解が足りなくても大丈夫です。😅)
キャリア認証
701
受講生
57
受講レビュー
4
回答
4.9
講座評価
2
講座
GPTに聞いてみました。
🙂 ハン・ギヨン講師を知ってる?
💻はい、ハン・ギヨン講師について知っています。ハン・ギヨン講師は15年以上、イーランドでデータアーキテクト、
情報戦略、ファッション部門のIT責任者として勤務した経歴があります。
現在はデータインサイトの代表兼アナリストとして在職しながら、ファッション、流通、製造、NGOなど様々な
分野でデータ分析、機械学習、ディープラーニングのコンサルティングおよび講義を行っています。
ハン・ギヨン講師は、データ分析と機械学習に関する専門知識に基づき、実務に適用できる
教育を提供しています。
特に、データ分析のビジネス活用に重点を置いて教育を行っています。
ハン・ギヨン講師の講義は、受講生から高い評価を得ています。
実務経歴
データエンジニア10年、データ分析/人工知能15年
現 (株)データインサイト 代表取締役
元、ディープラス(Dplus)共同代表
元、E-Land Systems(現 E-Land Innople)DAチーム長、情報戦略室チーム長、ファッションIT責任者
講義経歴
KT エーブルスクール(AICE School)1〜8期メイン講師として参加
LG CNS、SK C&C、SK Telecom、KT、KTDS、ロッテイノベート、POSCO DXなどの企業にて、データ分析および人工知能の講義を多数実施
韓国データ振興院、釜山情報産業センターなどでデータ分析および人工知能の講義を実施
成均館大、梨花女子大、檀国大、嘉泉大、東明大、カトリック大などでデータ分析および人工知能の講義を実施
釜山情報産業センターなどでデータ分析および人工知能の講義。成均館大、梨花女子大、檀国大、嘉泉大、東明大、カトリック大などでデータ分析および人工知能の講義。
全体
50件 ∙ (7時間 57分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
54件
4.9
54件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
ディープラーニングについて勉強したくて受講しましたが、核心を中心に分かりやすく説明してくださったので、初心者でも理解しやすかったです!PyTorchの感覚を掴むことができましたし、直接実習を通して深く探求することができたと思います。
完走されましたね!!すごいです。お役に立てて嬉しいです。^^
受講レビュー 3
∙
平均評価 3.7
5
短期間でPyTorchとディープラーニングの基礎知識を学ぶのに、とても役立ちました。この講義を完走すれば、ディープラーニング学習のスタートラインに立っている自分に気づくことができると思います。
うわあ~~完走おめでとうございます!お祝い申し上げます。素敵なフィードバックもありがとうございます〜!!
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
修正済み
5
説明がとても分かりやすいので、ずっと聞き続けています!必ず最後まで完走できるように頑張ります。
ありがとうございます。ぜひ最後まで完走してくださいね〜!
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
練習の例は体系的で、ディープラーニングを習得するのに大きな助けとなり、復習するのにとても良い講義です。おすすめです!
おお!頑張りましたね。お疲れ様でした。〜^^
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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