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Deep Learning & Machine Learning

人工ニューラルネットワーク理論とDNN、CNNアーキテクチャの理解と実装

人工ニューラルネットワークアルゴリズムを使用して、ディープラーニングモデルとCNNモデルを作成する方法を紹介します。

（5.0）受講レビュー 6件

受講生 151名

難易度 初級

受講期間 12か月

  • javaspecialist
Tensorflow
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Artificial Neural Network
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CNN
CNN
dnn
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Tensorflow
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Artificial Neural Network
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学習した受講者のレビュー

学習した受講者のレビュー

5.0

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자바전문가그룹

93% 受講後に作成

人工知能人工ニューラルネットワークアルゴリズムを理解するための最高の講義です。 信じて走ってください。

5.0

leon.park

100% 受講後に作成

実習と並行して進めてくださるので、講義の理解にとても 도움이되었습니다.

5.0

tommy kim

100% 受講後に作成

素晴らしい講座です。

受講後に得られること

  • 人工神経網(artificial intelligence)理論および最適化

  • 人工ニューラルネットワークディープラーニング(DNN)の実装

  • CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の理論と実装

「人工知能の専門家」になりたいですか？

Pythonをテンソルフロー、DNN、CNNを学び、人工知能の専門家に近づいてください。


この講義の特徴

📌 数学的背景のない人も人工ニューラルネットワークの基本理論を学ぶことができます。

📌 TensorFlow（Keras）を使用してDNN、CNNモデルを実装します。

💡この講義は...

  • 雇用労働部が認める2021情報通信分野スター訓練教師が講義します。

  • 完璧な基礎知識を備えており、現業のプロジェクト経験の多い専門講師が講義しています。

  • 情報技術開発、情報技術戦略計画、人工知能訓練教師資格を保有した講師が講義します。


受講前の注意

練習環境

  • 講義はウィンドウに基づいて説明します。

  • 講義では、アナコンダのジュピターノートブックを使用します。


学習資料

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

  • 人工知能モデル開発者

  • AIを学びたい人

前提知識、
必要でしょうか？

  • python

こんにちは
です。

1,131

受講生

85

受講レビュー

9

回答

4.8

講座評価

8

講座

JavaSpecialist.co.kr（Java専門家グループ）が人工知能の成長を支援します。

カリキュラム

全体

14件 ∙ (9時間 24分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料
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最終更新日: 

受講レビュー

全体

6件

5.0

6件の受講レビュー

  • javaspecialist님의 프로필 이미지
    javaspecialist

    受講レビュー 8

    ∙

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    93% 受講後に作成

    人工知能人工ニューラルネットワークアルゴリズムを理解するための最高の講義です。 信じて走ってください。

    • leonpark0560님의 프로필 이미지
      leonpark0560

      受講レビュー 6

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      平均評価 3.5

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      100% 受講後に作成

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      • 16217115746님의 프로필 이미지
        16217115746

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          dongseonkim

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            coacoma1053

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            素晴らしい講座です。

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