
数学から人類を自由にせよ(微積分学 Part.I) - 微分
asdfghjkl13551941
関数の極限、導関数、微分法、導関数式、微分の活用
입문
Integral Differential
[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。

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
3,334
受講生
141
受講レビュー
83
回答
5.0
講座評価
16
講座
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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
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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 31
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平均評価 5.0
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