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[Pytorch] Building Deep Learning Models with Pytorch
YoungJea Oh
Learn how to build deep learning models directly through intuitive and Pythonic PyTorch. This reflects the latest PyTorch version.
초급
PyTorch, Anaconda, CNN
🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。
受講生 186名
非パーソナライズ推薦アルゴリズムに関する概念および実装
パーソナライズ推薦アルゴリズムに関する概念および実装
非パーソナライズ、パーソナライズアルゴリズムおよび多様性が反映されたレコメンデーションシステムについての動作原理および実装
学習対象は
誰でしょう?
推薦システムの原理および実装にご興味のある方
複雑な数式や理論中心の説明よりも、直接推薦システムを実装することに関心がある方
全12の多様で実用的な例を通じて、推薦システムを学びたい方
単純なレコメンドアルゴリズムではなく、多様性が反映されたレコメンドシステムを構築したい方
前提知識、
必要でしょうか?
Python, 初心者でも無理なく理解でき、学ぶことができる言語
Pandas、データを分析し、処理することができるライブラリ
Google Colab、クラウドベースの実習環境(GPUも使用可能)
186
受講生
3
受講レビュー
1
回答
4.3
講座評価
1
講座
안녕하세요, 강의를 맡은 조경원입니다.
저는 중소기업부터 대기업까지 다양한 산업 환경에서 웹 개발, 인공지능(AI), 그리고 AWS 인프라 구축 등 폭넓은 실무 경험을 쌓아왔습니다.
이러한 경험을 바탕으로 2022년부터는 오프라인에서 AI 분야의 강의를 진행하며, 실무와 이론을 연결하는 교육을 이어오고 있습니다.
全体
25件 ∙ (8時間 59分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 推薦システム講座紹介
03:46
2. 1. 推薦システムとは?
08:51
3. 推薦システム分類
06:23
4. 類似度
06:55
5. 非個別化推薦アルゴリズム
11:50
6. パーソナライズド推薦アルゴリズム
19:26
8. 評価点予測に基づく評価指標
11:52
9. ランキングベースの評価指標
11:07
10. 多様性に基づく評価指標
07:46
全体
3件
4.3
3件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
I applied because I wanted to systematically learn about recommendation systems, from basics to practical application. The lectures were systematically structured, covering everything from fundamental concepts of recommendation systems (content-based, collaborative filtering, etc.) to the latest deep learning-based methods. Practical coding exercises were also included, allowing me to grasp both theory and practice simultaneously. In particular, the process of directly implementing Matrix Factorization, LightFM, and deep learning-based recommendation models was very impressive, and the Kaggle practical examples were a great help for real-world applications. The instructor's explanations were clear, and the practice code was meticulously prepared, making it easy to follow along. I highly recommend this to those who are new to recommendation systems or those preparing for practical application!
受講レビュー 31
∙
平均評価 4.9
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
¥4,607
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