
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
[人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

学習した受講者のレビュー
5.0
aerolbn
レベル1、2、デバッグ、関数まで受講中 この講義は関数ひとつだけ聞いてもかなりの実力を積むことができるようになっていますが、レベル1から聞くとより大きな実力を育てることができる講義です。 もともとファームウェアエンジニアでプログラミング経験(PythonではなくCですが)もあり、今大学院でAI関連専攻(純粋AI専攻ではなく、特定の工学でAIを活用する分野です。)をしていますが、この講義を聞きながら多くのことを学んでいます。また、実力が増えることを感じています 工大兄さんの計画通りならまだまだ多くの講義が残っていますが、一つも余すことなく受講しようとします。 (敗00カム00講座の時もとても内容が良くて後続の講義を待っていたのですが、インフラで講座を見るととても良いです。) 半分くらい聞いたのですが、この講義を聞いてLV4オブジェクト指向にすぐに進むのか、それともLV1からもう一度復習してオブジェクト指向に進むのか悩んでいます。 やはり勉強したプログラミングだった知っていることとできることは違うことを確かに知らせてくれた講座です。 (講義の途中に練習時間がありますが、一度講師様にさせることにしてみるとどういうことなのかわかります。^^) 人工知能を寛大に勉強したいのではなく、本物の専門家に発展したい場合は、この講座(すべてのシリーズ)を受講することを強くお勧めします。
5.0
anjif3
講義は非常に体系的に構成されており、学習者のレベルに関係なく簡単に従うように設計されています。講義の内容は基本的な概念から始まり、徐々に深められたテーマに自然につながり、順次学習する際に高度なレベルのPythonプログラミング能力を習得できるように助けています。 具体的には、講義中に提供されている実践的な問題は、理論を理解するだけでなく、実際にコードを書いて問題を解決するプロセスを通じて、Pythonの概念と機能を体験できるようにします。これにより、講義で学んだ内容をすぐに実戦で活用できる自信を持つようになりました。 この講義を通して、Pythonの理解と実践能力を大幅に向上させることができ、将来の学習と開発に大きな助けになると確信しています。
5.0
성지
こんにちは、いよいよレベル3まで頑張り、とても満足しています! コンピュータの構造またはレベル4はいつローンチになりますか? ㅜㅜ
Pythonの基礎
機械学習、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
Pythonが初めての人
前提知識、
必要でしょうか?
[PY 0203] デバッグ基礎
3,491
受講生
160
受講レビュー
85
回答
4.9
講座評価
16
講座
[LIKE LION] 人工知能中上級課程
[国立気象科学院] 2022年、2023年、2025年 気象AIブートキャンプ
[サムスン電機] 新入SW課程 専門クラス
[国家科学技術人力開発院] R&D遂行能力強化長期メンタリング
[国家科学技術人力開発院] R&D専門課程 eラーニングコンテンツ制作
[国家科学技術人力開発院] ポスドク研究員 研究データ視覚化課程
[円光大学校] 円光大学校 AI集合教育およびAI長短期課程
[韓国知能情報社会振興院] SW女性人材教育
[SK m&service] データに基づいた意思決定
[韓国ITビジネス振興協会] ICT COG Academy
[ソウル市教育庁] 新技術分野研修
[KT] KT AI 活用能力向上コース [K-ICT] データ安心区域分析キャンプ [京畿道経済科学振興院] 初めて学ぶビジョンAI [京畿道経済科学振興院] Pythonデータ分析
[KT] KT AI 活用能力向上コース
[K-ICT] データ安心区域分析キャンプ
[京畿道経済科学振興院] 初めて学ぶビジョンAI
[京畿道経済科学振興院] Pythonデータ分析入門
[ソウル科学技術院] AI活用深化教育
[ソウル大学校] AI活用能力強化教育
[HD韓国造船海洋] AIC AI研究職の職務能力評価開発
[マルチキャンパス] 原理から実装まで、機械学習の核心アルゴリズムマスター
[패스트캠퍼스] 数学的にアプローチするディープラーニング [패스트캠퍼스] 一気に終わらせる機械学習とデータ分析
[ファストキャンパス] 数学的にアプローチするディープラーニング
[패스트캠퍼스] 一気呵成に終わらせる機械学習とデータ分析 A-Z
[ファストキャンパス] バイトディグリー Lv.2 Deep Learning Essentials
[ファストキャンパス] ディープラーニング・人工知能 超格差
[ファストキャンパス] コンピュータ工学 超格差 VER.2
全体
27件 ∙ (20時間 22分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
6件
5.0
6件の受講レビュー
受講レビュー 32
∙
平均評価 5.0
5
レベル1、2、デバッグ、関数まで受講中 この講義は関数ひとつだけ聞いてもかなりの実力を積むことができるようになっていますが、レベル1から聞くとより大きな実力を育てることができる講義です。 もともとファームウェアエンジニアでプログラミング経験(PythonではなくCですが)もあり、今大学院でAI関連専攻(純粋AI専攻ではなく、特定の工学でAIを活用する分野です。)をしていますが、この講義を聞きながら多くのことを学んでいます。また、実力が増えることを感じています 工大兄さんの計画通りならまだまだ多くの講義が残っていますが、一つも余すことなく受講しようとします。 (敗00カム00講座の時もとても内容が良くて後続の講義を待っていたのですが、インフラで講座を見るととても良いです。) 半分くらい聞いたのですが、この講義を聞いてLV4オブジェクト指向にすぐに進むのか、それともLV1からもう一度復習してオブジェクト指向に進むのか悩んでいます。 やはり勉強したプログラミングだった知っていることとできることは違うことを確かに知らせてくれた講座です。 (講義の途中に練習時間がありますが、一度講師様にさせることにしてみるとどういうことなのかわかります。^^) 人工知能を寛大に勉強したいのではなく、本物の専門家に発展したい場合は、この講座(すべてのシリーズ)を受講することを強くお勧めします。
こんにちは! いつも一生懸命やる様子カッコいいです😃 私が意図したとおりに本当によく従ってくれているようです。 今後さらに役立つ講義を提供できるよう努めてまいります!
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
講義は非常に体系的に構成されており、学習者のレベルに関係なく簡単に従うように設計されています。講義の内容は基本的な概念から始まり、徐々に深められたテーマに自然につながり、順次学習する際に高度なレベルのPythonプログラミング能力を習得できるように助けています。 具体的には、講義中に提供されている実践的な問題は、理論を理解するだけでなく、実際にコードを書いて問題を解決するプロセスを通じて、Pythonの概念と機能を体験できるようにします。これにより、講義で学んだ内容をすぐに実戦で活用できる自信を持つようになりました。 この講義を通して、Pythonの理解と実践能力を大幅に向上させることができ、将来の学習と開発に大きな助けになると確信しています。
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
急いで学習するために遅れて評価を残します。 Level1~Level3とデバッグまでともに頑張りました。 講義をすべて聞いて実力がふんだんに感じるのを感じ、本や他の講義で感じなかった内容は本当にたくさん学んでいきます。 残念なのは、後続講義が早く続かないのがジェル残念です。 早いフォローアップ講義を楽しみにしています。 ^^ ありがとうございます。
こんにちは〜最初に私の講義をよく考えてくれて心から感謝します😃 私が一人で外部講義と一緒に他の講義も並行しているので、予想より遅くなります。 できるだけ早くフォローアップ講義を立ち上げるように努力します〜!
受講レビュー 38
∙
平均評価 5.0
¥1,396
知識共有者の他の講座を見てみましょう!
同じ分野の他の講座を見てみましょう!