
数学から人類を自由にせよ(基礎代数学編)
asdfghjkl13551941
中高校のコースで学ぶ数学の内容を圧縮した講義です。 必要な数学的知識、テクニックを各アイテムごとに多くの練習とともに学びます。
Beginner
algebra
学習した受講者のレビュー
5.0
김병수
1. '演算のコード化'という中心コンセプトで基礎(確率、ベクトル、行列演算の基礎)をしっかりと積み重ねられるように構成されています。 2. 学習内容が体系的で同じ概念に対するコードを繰り返し練習できるようにすることで熟達に役立つことが多くなり、同じ数学概念に対するコードが徐々に難易度が上昇する構成また、先生の悩みが多く感じられました。とても効果的だったと思います。 先生の講義を続けて受講するつもりで、 さらに直接講義やセミナーにぜひ参加してみたいです。 ありがとうございます!
5.0
장한혁
基本的なことから教えてくれてありがとう。 3日で頑張りました!
5.0
이상원
とてもよく聞きました。 Pythonの実力が増える感じがします。前意での講義も楽しみにしています。
Pythonの基礎
ディープラーニング基礎アイテム
ディープラーニングで必ず知っておくべきことをPythonで基礎から学びましょう!
ディープラーニング講義をしてみると、本当に多様な分野で働いていて、 多様な専攻を持った方がディープラーニングを学びたいということがわかります。それでは、みんなでディープラーニングを始めることができますか?残念ながらありません。
ディープラーニングを開始するには、この分野に関連する基本的な知識とスキルを持って始める必要があります。
ディープラーニングの最も基本はプログラミング能力です。そして私たちが学ぶべきプログラミング言語はPythonです。多くの方がこの基本基をしっかり固めずにディープラーニングを学びたいと思います。
実際にPythonの基本を習得せず、上記のLibraryやFrameworkが提供してくれるAPIだけを学び、ディープラーニングを始める方が多いです。これは実際のプロジェクトを始めようとすると、まさに限界にぶつかる勉強方法です。
この講義は、あなたがディープラーニングを学ぶときに基礎で揺れず、ディープラーニングに集中するのを助けるために準備されました。
基本が重要なのは分かりますが、それではPythonはどのように学ぶべきですか?この質問に答えるために、私は次の質問をします。
英語の会話をうまくするために英語の文法本をすべて覚えていますか?おそらくそのような方はあまりいないでしょう。文法をよく知っていると絵を上手にするのではないでしょうか!最も効果的に英語会話を学ぶ方法は簡単な文法を使用しても、頻繁に英語で話してみるべきではないでしょうか?
英語を上手にするというのは「自分の考えを英語でよく表現すること」であり、英語の文法をよく知っているわけではありません。そしてPythonは英語と同じ言語です。
Pythonを学ぶために文法本を毎月覚えることは、英文法の本をすべて覚えて英語会話を上手にしてほしいのと同じです。英語の会話を勉強するのと同じように、私たちはコンピュータと頻繁に会話することが重要であり、自分の考えをコンピュータに伝えることができればプログラミングをうまくすることです。
そしてコンピュータは今も皆さんと会話する準備ができています。この講義を通して、あなたは誰よりも将来のコンピュータとの会話をたくさんするでしょう。
それでは、私たちはコンピュータと何を話しているのでしょうか?私たちはディープラーニングを学ぶためにPythonを学びます。つまり、 ディープラーニングで扱うトピックで、コンピューターとの会話をたくさんしてみる必要があります。実際に講義では、次のようにディープラーニングで必ず知っておくべきことをPythonと共に 学びます。
講義を通して、あなたはコンピュータとの会話をうまくするために基本的な文法を持って多くの会話をします。私がプログラミングを教えるときにいつも言うのはまさにこれです。
この練習を通して、講義が終わると、
ディープラーニングは、どの専門分野と同様に短期間で完成するものではありません。初めてのディープラーニングに入門された方が、ディープラーニングを盗んでプロジェクトで成果を上げようとすると、むしろディープラーニングと仲が良くならない可能性が高いです。
基本基を固めず、早急さが先にディープラーニングに飛び込むのは、マラソンで走りたい気持ちで足に足を踏み入れて走るのと同じです。束縛を解いて走り始める人と緊急の心に足を運んで走り始める人は長期的にどうなりますか?
本講義を通じて皆さんがディープラーニングの専門家となる「難しいが正しい方向」に導きたいと思います。
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングを初めて入門する方
Pythonを初めて学ぶ方
プログラム実施能力が不足している方
ディープラーニングとPythonを一緒に始めたい人
ディープラーニングの専門コースに参加したい方
3,529
受講生
162
受講レビュー
85
回答
4.9
講座評価
16
講座
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[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
全体
45件 ∙ (26時間 37分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. オリエンテーション
25:47
2. 開発環境設定
02:58
3. Exercise 1~10
01:09:12
5. Exercise 11~13
43:39
全体
24件
4.9
24件の受講レビュー
受講レビュー 9
∙
平均評価 4.9
5
1. '演算のコード化'という中心コンセプトで基礎(確率、ベクトル、行列演算の基礎)をしっかりと積み重ねられるように構成されています。 2. 学習内容が体系的で同じ概念に対するコードを繰り返し練習できるようにすることで熟達に役立つことが多くなり、同じ数学概念に対するコードが徐々に難易度が上昇する構成また、先生の悩みが多く感じられました。とても効果的だったと思います。 先生の講義を続けて受講するつもりで、 さらに直接講義やセミナーにぜひ参加してみたいです。 ありがとうございます!
正確に私の意図通りに学習してくれましたね! 今後とも役立つ講義を準備するよう最善を尽くします:)
受講レビュー 7
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 5
∙
平均評価 4.6
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