
数学から人類を自由にしなさい(線形代数学 Part.I) - ベクトル幾何学
asdfghjkl13551941
線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。
Beginner
Linear Algebra, algebra
Pythonの基本的な文法について、多くの演習を行う講座です。 Pythonの文法と合わせて、機械学習やディープラーニングに用いられる実践演習を行う講座です。

学習した受講者のレビュー
5.0
aerolbn
Pythonを学ぶ目的が人工知能であれば、この講義を非常に強調します。 この講義は低い山を急速に上がらせませんが、 非常に高い山の頂上まで登ることができます。 次の講義も非常に期待になります。
5.0
별따는개발자
Python文法をさまざまな段階にわたって概念を拡張していき、応用練習を行うと、時間に対する実力向上が早いようです。良い講義ありがとうございます。
5.0
cks9921
xx学校大学院で信号処理を勉強中です。 主な言語はフォーラムと呼ばれるので、ファックスサンのように組み込み関数が多くないため、これらの基本的な操作を行うことができることがアルゴリズムを作成するときに非常に非常に重要です。 特にフォーxランやcxx言語数値計算書であるNumerical recipeに出てくる相当部分も同様に本当にたくさん扱っており、サブルーチン自体の理解にも非常に役立ちます。 ありがとうございます。
Python基礎
マシンラーニング、ディープラーニング演算
学習対象は
誰でしょう?
人工知能を学ぶ人
パイソン初心者の人
3,491
受講生
160
受講レビュー
85
回答
4.9
講座評価
16
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全体
28件 ∙ (18時間 12分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
24件
5.0
24件の受講レビュー
受講レビュー 23
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平均評価 4.9
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
5
現在9講まで受講しましたが、とても満足しています。 最初にコーディングを10回ずつ真似して打つのは...かなり時間がかかりますが、必要不可欠な過程だと思います。まず英文字やシフトキーを押しながら演算子を押すのに慣れていないので時間がかかりますが、こういうことに慣れてこそ後にコーディングのスピードもつくのではないかと思います。 そしてモチベーションもとても上手に与えてくださいますし。単純にPythonを真似して打つのではなく、ディープラーニングで後日使用される分散、平均、標準偏差、その他L2 normのような実質的に使用する数式を利用して教えてくださるので、まだよく分からないですが後に大きな助けになると思います。 この他にも残したい受講レビューがたくさんありますが、急いで次の講義を聞きに行かなければならないのでこの程度で終わりにします。全部聞いた後、機会があればまた受講レビューを残しに来ます!良い講義を安い価格で提供してくださってありがとうございます!
私の講義がお役に立てて良かったです😃 私が意図したことを理解していただき感謝しており、よくついてきてくださって改めて感謝いたします〜! 現在ディープラーニング講義も体系的に制作中ですが、今後もより役立つ講義でお会いします😃
Python 1,2,3,4 デバッグ 人工知能のための数学講義、NumPy講義まで Online Classes 講義を聞いて初日に全部決済しました。😊😊 先生を捕まえておいて急いで他の講義も撮ってくださればと思います。😊😊 今回ブートキャンプに入ることになったのですが、開始前に、そしてブートキャンプをしながら最大限先生の講義を聞きながら勉強して実際のプロジェクトで利用してみたいです。Pandas、より高級数学など今後も良い講義をたくさんお願いします!
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 5
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平均評価 5.0
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