
ディープラーニング次世代革新技術 - 物理情報ニューラルネットワーク入門とPytorch実習
dlbro
ディープラーニング次世代革新技術の一つである物理情報ニューラルネットワークを勉強し、Pytorchを利用して直接実装を行う講義です。 人工知能の次世代革新技術を私と一緒に学びましょう!
初級
PyTorch, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)
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。
受講生 1,312名
難易度 入門
受講期間 無制限
学習した受講者のレビュー
5.0
ableman
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。
5.0
조희제
基本概念をつかむのにとてもよかったです。
5.0
박순성
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。
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
5,126
受講生
404
受講レビュー
261
回答
4.7
講座評価
7
講座
こんにちは。
ディープラーニング/機械学習関連のYouTubeチャンネルを運営しているディープラーニング・ホヒョンです。
数学/データ分析を専攻し、多数のディープラーニングプロジェクトを完了、および遂行しています。
機械学習、高度な機械学習、ディープラーニング、最適化理論、強化学習などの人工知能 の内容と、線形代数学、微積分、確率統計、解析学、数値解析などの数学の内容まで、皆さんと共有できる知識を持っています。
皆さん、はじめまして!
* 関連経歴
現) SCI(E) 論文、国際学会発表多数
現)人工知能関連の大学諮問多数
前)K企業 主任研究員 - データ分析およびシミュレーション:新製品開発、性能向上、新技術適用
著書「ディープラーニングのためのPyTorch入門」(2022年世宗図書学術部門優秀図書に選定)
全体
30件 ∙ (5時間 12分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
106件
4.8
106件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
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
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
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
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 7
∙
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:)
¥8,716
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