Unreal Engine 5 with AI, chế tạo NPC tương tác
SW School
Khóa học dự án thực tế tạo AI NPC có thể đối t화 thực sự bằng cách tích hợp Unreal Engine 5 với OpenAI API
중급이상
Unreal Engine, UE Blueprint, Unreal C++
本コースはPythonを用いた機械学習の数学および統計学の基本内容を実習するコースです。機械学習と深層学習はプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的背景を必要とします。本コースを通じて人工知能に必要な基礎数学を着実に習得できます!
受講生 49名
パイソンを活用した微分
パイソンを活用した確率統計
人工知能における数学の基礎能力
Python基本文法を活用して、微分、線形代数、確率、統計に関する理論と実習を進めます。
データ分析から人工知能まで、新しいキャリア開発のために走っていた
原理を把握するために数学の基礎が必要だと感じましたか?
微分、線形代数、確率、統計まで理論から実習まで基礎をしっかり固めてみてください。
(*該当コースは理論編で実習編は別途受講申請が必要です。)
関数の基本用語の把握
数学関数とプログラミング関数の比較
さまざまなデータへの関数式の練習
線形関数の概念定義
様々な非線形関数の把握
微分の概念と定義
導関数の理解
微分の幾何学的意味
線形代数
演算,逆行列と直線の方程式の理解
スカラー、ベクトル、行列の違いを理解する
正方形列、逆行列、恒等行列、転置行列について理解する
統計ベースのデータ分析によって可能な範囲を特定する
データ分布表現
確率が必要な施行、標本空間、事件の概念を把握
正規分布の特性の理解
データによる確率値の計算
そのコースは理論/実習に分けられているので、各コースを別々に受講申請してください。
Pythonの基礎関数の理解と基礎が必要です。
学習対象は
誰でしょう?
非専攻者でPython関数の原理が理解できない方
数学/統計に関する基礎を固めたい方
プログラミングをこれから始めようとする人
Pythonプログラミングに必要な基本要素を勉強したい人
前提知識、
必要でしょうか?
パイソン基本文法についての理解が必要です
全体
9件 ∙ (2時間 54分)
1. 関数理論
07:17
2. 関数理論(2)
20:05
3. 関数理論(3)
04:27
4. 関数理論(4)
08:06
5. 微分理論
32:25
6. 線形代数理論
30:17
7. 統計基礎(1)
19:51
8. 統計 基礎(2)
15:16
9. 分布推論理論
36:47
全体
2件
¥4,096
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