[PyTorch] 実戦人工知能へとつながるディープラーニング - 基礎から論文実装まで
dlbro
AI分野で活用度が非常に高いディープラーニングフレームワークであるPytorchを利用して、様々な人工神経網を実装する講義です。
Basic
Deep Learning(DL), Python, PyTorch
さまざまな人工ニューラルネットワークの構造と動作原理を理解し、良いモデルを作成するために必要な必須知識を伝える講義です。
ディープラーニングに関する蜂蜜のヒント
人工ニューラルネットワークの動作原理
性能向上のためのモデルチューニングと遷移学習方法
ディープラーニング、基礎概念からしっかり!
人工知能の核心原理を一緒に調べてください。
現在、ディープラーニング/マシンラーニング関連YouTubeを運営するディープラーニングモデルです。
( https://www.youtube.com/channel/UCt9jbjxLBawaSaEsGB87D6g/ )
数学/データ分析専攻知識、多数のディープラーニング/機械学習 プロジェクト経験とリサーチエンジニアのキャリアをもとに、必ず勉強しなければならない内容を学びます。
人工ニューラルネットワークは、製造、自律走行車、医療、バイオテクノロジー、ロボティクスなど幅広い分野ですでに適用されている強力な人工知能技術といえます。実際に論文投稿数は毎年増加していれば世界中で多くの大学が関連学科を開設し、業界では多くの投資をしている傾向です。我が国も同様に大学が次々と人工知能関連学科を開設しています。このような流れに合わせてディープラーニング勉強をしっかり入門したい方のために講義を作りました。
ディープラーニングは概念理解と実装能力の両方が重要な科目であるため、多くの方々が難しくなります。そのため、この講義を通じてより簡単に説明し、重要な部分をつかみたいと思います。該当するカリキュラムは 講義者の専攻知識と研究経験をもとに内容を構成し、講義は理論編と実装編に分かれています。
1つ目は、ディープラーニングに関する重要な知識をお知らせすることです。ディープラーニング研究は、既存の内容から拡張または改善される部分が多いです。したがって、最新の研究を理解するには、基本的な内容と関連する知識を習得することが重要です。このレッスンでは、基本的な内容を例と図で簡単に説明します。 2つ目はPytorchを使ってモデルを実装する能力を育てます。プログラミング部品は、別途設置することなく、CNN、LSTM、CAMなど、さまざまな人工ニューラルネットワークを構築できます。
皆さんの大切な時間を考慮してコンパクトに講義を整えました!今始めましょうか?
まだ他の人のコードを使用するだけですか?または概念を理解せずにコードを実装しますか?正確な理解が必要であれば応用が可能で、既存の問題をよく把握できます。このレッスンでは、人工ニューラルネットワークで使われる概念がなぜ機能するのかを下から説明し、例を通して一緒に学びます。
基本内容を超えて、実際の研究で必ず知っておくべき転移学習に関する内容やテーマを拡張してくれた指導・非指導学習に関する内容も盛り込んでいます。川の終わりには、ディープラーニングの知識を習得するための勉強方法を教えてくれます。
Q. 非専攻者も聞くことができますか?
A.専攻とは無関係に受講できます。
Q. ディープラーニングを学ぶと何がいいですか?
A. ディープラーニングは、機械学習技術の中で最も多く活用されている技術で、人工知能分野に入門される方なら必須と学ぶべき科目です。また、ディープラーニング技術が適用された製品がすでに私たちの周りにたくさんあるほど関連知識をよく習得しているなら、人工知能関連の就職や業務に非常に役立つでしょう。
Q. この講義だけの特別な利点がありますか?
A. 入門講義であるにもかかわらず、ヒント、転移学習、モデルチューニングなど入門者レベル以上の知識を習得できます。また、本講義は海外大学のカリキュラムと実際の研究を通じてのみ覚醒できる話を元に構成しました。
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングに興味がある人は誰でも
人工知能関連大学/大学院に興味をお持ちの方
前提知識、
必要でしょうか?
欲しい情熱
4,841
受講生
334
受講レビュー
259
回答
4.7
講座評価
7
講座
안녕하세요.
딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.
수학/데이터 분석을 전공하고 다수의 딥러닝 프로젝트를 완료하고 수행하고 있습니다.
머신러닝, 고급 머신러닝, 딥러닝, 최적화 이론, 강화 학습 등의 인공지능 내용과 선형 대수학, 미적분, 확률과 통계, 해석학, 수치해석 등의 수학 내용까지 여러분들과 공유할 수 있는 지식을 가지고 있습니다.
모두 만나서 반갑습니다!
* 관련 이력
현) SCI(E) 논문, 국제 학회 발표 다수
현) 인공지능 관련 대학교 자문 다수
전) K기업 전임 연구원 - 데이터 분석 및 시뮬레이션: 신제품 개발, 성능 향상, 신기술 적용
"딥러닝을 위한 파이토치 입문" 저서 (세종도서 학술부문 2022 우수도서로 선정)
全体
30件 ∙ (5時間 12分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
96件
4.8
96件の受講レビュー
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
5
ディープラーニングに必ず知っておくべき微分について詳しく説明と証明をしてくださって、理解するのに多くの助けになります。
頑張って目標のものに礎石になりたいです😀😀受講評ありがとうございます!
受講レビュー 4
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平均評価 5.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
5
ディープラーニングの非常に基本的な概念から深刻な概念まですべてを知ることができる良い講義です。そして後ろのパートでは概念とは少し別個に分かれば良い内容も込められて役に立つと思います。ディープラーニングに興味がありますが、何を勉強すれば良いのかよく分からないときに聞くと始点を見つけることができないのでしょうか。知らない内容や気になることもよく解決していただき、知らないこともたくさん見られてよかったです。
良い受講評ありがとうございます!そして、良い質問をしてくださって、他の方々も役に立つと思います!これから良い研究をしてほしい😀
受講レビュー 2
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平均評価 5.0
受講レビュー 7
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平均評価 4.3
5
親切に基礎からわかりやすくよく説明してくれると思いますㅎㅎいいねㅎㅎ満足していますㅎㅎ
良い評価本当にありがとうございます。心から助けてくれたらいいですね。これから多くの発展がありますように!ご不明な点がございましたらご質問ください:)
¥8,367
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