学部生の時に論文2編を執筆した大学院生が教える人工知能入門勉強法
epoch
無料
入門 / AI, Linear Algebra, Probability and Statistics, Python
4.8
(45)
人工知能を学ぶ学部生の方が参考にできる人工知能入門の勉強法を紹介します。
入門
AI, Linear Algebra, Probability and Statistics
この講義を通して、人工知能大学院の入試過程と準備方法を最初から最後まで理解できるようになります! 合格の確率を高める良い情報も一緒にお伝えします!

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学習した受講者のレビュー
5.0
adskdsds
おかげで志望する大学院の教授にコンタクトすることができ、後期大学院に合格することができました。 良い情報共有ありがとうございます。
5.0
aiprep
ありがとうございます。
5.0
abc
人工知能大学院の準備に関して、多くの不安が解消される講義でした。 資料も別途購入しなければならないものが、一度に安く手に入ったようです。良い講義をありがとうございます。
履歴書作成
コンタクトメール作成
面談準備
自己紹介書作成
実際の面接会場の雰囲気と面接の進め方
面接準備
学習対象は
誰でしょう?
人工知能大学院の入試を手伝ってくれる先輩がいない方
インターネットの情報だけを信じて人工知能大学院の準備をしたくない方々
AI大学院の入試成功体験について詳しく聞いて参考にしたい方
人工知能大学院の入試情報をたくさん得たい方々
前提知識、
必要でしょうか?
予備知識は必要ありません。
1,065
受講生
49
受講レビュー
3
回答
4.7
講座評価
2
講座
こんにちは。
講義する大学院生、エポックです。
人工知能や大学院に関連したテーマで皆さんと交流しています。
__________
役職
人工知能大学院 修士課程
論文
階層型強化学習における標準的な階層追加の方策:Timely Hierarchical Elaborated FeUdal Networks
HierarchyDrop: Dynamic Hierarchical Reinforcement Learning for Long- and Short -Term Subgoals
その他
人工知能サークル運営(2022~2023)
多数の人工知能関連のメン토リングおよび家庭教師を遂行(機械学習、ディープラーニング、大学院進学準備など)
多数のスタディ運営(ディープラーニング、自然言語処理、データベース、コンピュータビジョン、強化学習など)
AI 関連のメンタリングおよび家庭教師の実施(機械学習、ディープラーニング、大学院進学準備など)、多数の勉強会を運営(ディープラーニング、自然言語処理、データベース、コンピュータビジョン、強化学習など)
全体
12件 ∙ (1時間 52分)
講座資料(こうぎしりょう):
3. 第2回. 研究室を知る
10:16
4. 第3講. CV作成
07:13
5. 第4講 コンタクトメールの作成
11:31
6. 第5講. 面談準備
04:32
全体
4件
4.3
4件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
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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
修正済み
受講レビュー 1
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平均評価 2.0
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