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[PY 0205] 人工知能のためのPythonレベル4 - オブジェクトとクラス

[人工知能のためのPython]シリーズの第5回の講義です。Pythonの文法と合わせて、機械学習、深層学習に利用される実践練習を行う講義です。

難易度 初級

受講期間 無制限

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受講後に得られること

  • パイソン基礎

  • パイソン クラス

  • 機械学習、ディープラーニング演算

NOTICE

本講義は、人工知能特化カリキュラムAll about AIのpre-semester(本学期前の事前準備学期)に属する講義であり、

人工知能のためのPythonシリーズの5番目のレッスンです。

Miro Link: https://miro.com/app/board/uXjVNJ8PZSs=/?share_link_id=801072444784

All About AIの紹介については、オリエンテーション講義を参照してください。

今回はクラス!

人工知能のためのPythonレベル4では、オブジェクトとクラスに焦点を当てています。

クラスは、Python初心者が最も困難なトピックです。

今回の講義では、クラスの基本を完全に固めるための概念と練習を行います。

これまでに学んだ文法を利用して、Pythonのクラスを作成して使用する方法を学びます。

3つのパーツ!

クラスの基本を完全に固めるために、このレッスンは合計3つの部分で構成されています。

Part.I

オブジェクトとクラスの概念

オブジェクトとクラスの理論的な概念を理解するために、実際の生活とプログラミングの世界での例を説明します。

Part.II

オブジェクトとクラスの練習

合計96の練習問題でクラスを作成して使用する方法を学びます。

Part.III

ミニプロジェクト

(シンプルなRPGゲーム)

Part.I、IIで学んだ内容に基づいて、クラスの概念を整理するための簡単なRPGゲームを作成し、クラスの使い方を整理します。

繰り返しだけが生きる!

繰り返し練習をして、96個のコードを皆さんのものにする講義です。

本講義は私の説明ではなく、皆さんの練習が中心となる講義です。

繰り返し練習のために本講義には練習時間が独自に与えられます。

その間に練習問題を繰り返し練習し、完全にクラスの基礎概念を学ぶことができます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 人工知能を学ぶ人

  • パイソンが初めての人

前提知識、
必要でしょうか?

  • 人工知能のためのPython レベル1

  • 人工知能のためのパイソン レベル2

  • デバッグ基礎

  • 人工知能のためのPythonレベル3

こんにちは
asdfghjkl13551941です。

3,507

受講生

162

受講レビュー

85

回答

4.9

講座評価

16

講座

講義実績

  • [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

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カリキュラム

全体

47件 ∙ (23時間 42分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

4件

5.0

4件の受講レビュー

  • galoistheory6041님의 프로필 이미지
    galoistheory6041

    受講レビュー 38

    平均評価 5.0

    5

    79% 受講後に作成

    • aerolbn님의 프로필 이미지
      aerolbn

      受講レビュー 32

      平均評価 5.0

      5

      32% 受講後に作成

      1. まだ1/3ほど受講中ですが、少しずつクラスの作成が体得されていくのを感じます。頭ではクラスの概念に慣れていても、手が追いつかない方は、大いに実力向上を実感できる講義だと思います。 2. クラス作成を通してLevel1〜Level3まで学んだ内容が自然と復習になります。講師の方が個別の講義だけでなく、複数の講義が自然と連携し、相乗効果を出せるように工夫された跡が見えます。 人工知能を志して学習されるなら、「공대형아」講師の講義が最善の選択になりうると確信します。 (もう少し進んでから受講評価を書こうとしていましたが、一度1位になってみたくて投稿します。^^ )

      • kbf0212120541님의 프로필 이미지
        kbf0212120541

        受講レビュー 2

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        本当に有益な講義です!

        • winegreyy님의 프로필 이미지
          winegreyy

          受講レビュー 8

          平均評価 5.0

          5

          32% 受講後に作成

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