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深層学習 CNN 完璧ガイド - Pytorch バージョン

Name: 深層学習 CNN 完璧ガイド - Pytorch バージョン
Price: 110000 KRW

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

（5.0）受講レビュー 23件

受講生 423名

dooleyz3525

pytorch

딥러닝

딥러닝실전프로젝트

컴퓨터비전

CNN

Deep Learning(DL)

PyTorch

Computer Vision(CV)

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

ディープラーニング、CNNを構成するコア技術要素および主要モデルの理解
Pytorchを活用したモデル構築および学習過程の理解
CNNを活用した画像分類と性能最適化技法
事前学習済みモデルとファインチューニングを活用した性能改善
多様なイメージ Augmentation 技法とこれを活用したモデル性能向上技法
イメージの前処理、データ加工、モデル生成、最適性能改善、性能評価など、実務ディープラーニング開発ワークフロー

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

ディープラーニングとCNNに対する力量を大幅に向上させたい方
自信を持ってPytorch活用能力を向上させたい方
コンピュータビジョン分野でディープラーニング画像分類モデルを活用しようとする方
KaggleやDACONの画像分類コンペの準備をされている方

前提知識、
必要でしょうか？

Python機械学習パーフェクトガイドの前半、最初からセクション4章の評価(Evaluation)まで基礎理解

こんにちは
です。

25,933

受講生

1,276

受講レビュー

3,961

回答

4.9

講座評価

講座

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

カリキュラム

全体

217件 ∙ (41時間 33分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．講義紹介

5件 ∙ (30分)

セクション 2．深層学習の概要とTensorの扱い

16件 ∙ (2時間 59分)

セクション 3．ディープラーニング基盤理解 - 勾配降下法

11件 ∙ (2時間 19分)

22. セクションの概要
02:22
23. パーセプトロンの概要と学習メカニズムの理解
16:40
24. 回帰の概要と RSS、MSE の理解
13:36
25. 勾配降下法の理解
17:43
26. 勾配降下法を利用して線形回帰を実装する - 01
13:43
27. 勾配降下法を利用して線形回帰を実装する - 02
15:04
28. 確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent）とミニバッチ（Mini Batch）勾配降下法の理解
11:17
29. 確率的勾配降下法の実装
10:11
30. ミニバッチ勾配降下法を実装する
11:55
31. Pytorch を利用して線形回帰を実装する - 01
16:29
32. Pytorch を利用して線形回帰を実装する - 02
10:26

セクション 4．深層学習ベースの理解 - 誤差逆伝播と活性化関数

9件 ∙ (1時間 49分)

セクション 5．Pytorch Framework - 01

10件 ∙ (1時間 46分)

セクション 6．Pytorch Framework - 02

20件 ∙ (3時間 46分)

セクション 7．Pytorch Framework - 03

8件 ∙ (1時間 41分)

セクション 8．CNNの理解

20件 ∙ (3時間 49分)

セクション 9．重み初期化、バッチ正規化、Drop Out、Learning Rate SchedulerとWeight Decay

15件 ∙ (3時間 4分)

セクション 10．DatasetとDataLoader

7件 ∙ (1時間 19分)

セクション 11．事前学習済みモデルの活用と微調整学習(Fine Tuning Training)

11件 ∙ (1時間 55分)

セクション 12．ModelCheckpoint、EarlyStopping、Trainerクラスのモジュール化、およびtorchmetricsの使用

8件 ∙ (1時間 36分)

セクション 13．イメージデータ拡張(Data Augmentation)

19件 ∙ (3時間 31分)

セクション 14．Advancedな画像データ拡張 - CutMix

4件 ∙ (54分)

セクション 15．CNNモデルの理解 - AlexNet, VGG, GoogLeNet

12件 ∙ (2時間 46分)

セクション 16．CNNモデルの理解 - ResNet詳細およびEfficientNet概要

18件 ∙ (3時間 22分)

セクション 17．総合演習1 - 120種類の犬種識別モデルの最適化

13件 ∙ (2時間 22分)

セクション 18．総合実習2 - Kaggle Plant Pathology (木の葉の病気診断) コンペティション

10件 ∙ (1時間 55分)

セクション 19．終わりに

1件 ∙ (1分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

23件

5.0

23件の受講レビュー

leonpark0560
受講レビュー 4
∙
平均評価 4.5
修正済み
5
35% 受講後に作成
わかりやすく丁寧に説明してくださるので、とても助かっています。
- dooleyz3525
  知識共有者
  お役に立てたなら私も嬉しいです。素敵なレビューをありがとうございます^^
dongun92689831
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
修正済み
5
52% 受講後に作成
現在セクション9まで聞きましたが、最高の講義だと思います。もしかして、object detectionのようなadvancedな講義はいつ頃アップロードされる予定ですか？
- dooleyz3525
  知識共有者
  お褒めの言葉、大変ありがとうございます。後続の講義は今年の秋になる前に完了する予定です。
onerain0338
受講レビュー 6
∙
平均評価 4.7
5
60% 受講後に作成
akmichaelkim1534
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
60% 受講後に作成
a19901845663
受講レビュー 4
∙
平均評価 4.3
修正済み
5
100% 受講後に作成
講義が体系的で説明が理解しやすくよくできているので、最後まで完走しました。おかげでディープラーニングの基礎をしっかりと固めることができ、現在はオブジェクト検出講義も申し込んで熱心に聞いています。良い講義をありがとうございます！

￥12,950

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本当に現場で通用するOCR、このように作ります。

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学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

様々な産業からコア技術へ
座っているComputer Vision

コンピュータビジョンの基本であり、コア、 CNN

CNNの特徴

この講義の特徴

ディープラーニングとCNNを実現するコア技術を深く

Pytorchフレームワークの完全な理解

画像分類モデル実習で実戦能力を強化

コアCNNモデルをソースコードレベルで詳細に

このようなことを学びます。

ディープラーニングの基礎知識

Pytorch Frameworkの詳細な理解

CNNの基礎から、Advancedなモデル性能向上技術まで

DatasetとDataLoaderの詳細な動作メカニズム

Pretrainedモデルの活用とFine Tuningの理解

自分で実装して学ぶさまざまなユーティリティ機能

さまざまなAugmentation技術とそれを利用したモデル性能の向上

直接実装して習得するモダンCNNモデル

難易度のある総合実習問題を解決し、成長する差別化された実戦能力

受講前の注意

練習環境💾

320ページ分の講義教材も付属しています。

こんな方に
おすすめです

こんにちは
です。

カリキュラム

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直接実装して習得するモダンCNNモデル

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受講前の注意

練習環境💾

320ページ分の講義教材も付属しています。

こんな方に おすすめです

こんにちは .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}です。

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