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AIのための微積分 — 導関数、勾配、そしてニューラルネットワークが学習する仕組み

ディープラーニングの微分と逆伝播の数式を理解したい方のための講座です。関数と極限から導関数、連鎖律、勾配、勾配降下法までを順に学び、小さなニューラルネットワークの順伝播・損失計算・逆伝播・重みの更新を自分で計算します。コーディングやインストールなしでアニメーションを使って概念を学び、数式をAIの学習過程に結び付けます。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network
Linear Algebra
Linear Algebra
Integral Differential
Integral Differential
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network
Linear Algebra
Linear Algebra
Integral Differential
Integral Differential

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