AI Agent with LangGraph version 1 基礎から上級まで
goodwon5937125
この講義は、ChatGPTが単純な対話型AIから脱却し、実際の業務を遂行する知能型AI Agentへと発展する全過程を扱います。 LangChain、LangGraph、LangSmith 3つの核心フレームワークを活用して、実務ですぐに使えるAI Agentを直接作ってみます。
초급
AI, ChatGPT, LLM
🧩 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 241名
難易度 初級
受講期間 無制限
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)
359
受講生
11
受講レビュー
2
回答
4.8
講座評価
3
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
5件
4.6
5件の受講レビュー
受講レビュー 609
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平均評価 4.9
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
5
推薦システムについて、基礎から実習まで体系的に学びたいと思い、申し込みました。講義は、推薦システムの基本概念(コンテンツベース、協調フィルタリングなど)から最新のディープラーニングベースの手法まで体系的に構成されており、実際のコード実習も並行して行われたため、理論と実習を同時に習得することができました。特に、Matrix FactorizationやLightFM、ディープラーニングベースの推薦モデルを直接実装する過程が印象深く、Kaggleの実践例は実務に大変役立ちました。講師の方の説明が明確で、実習コードも入念に準備されていたため、負担なくついていくことができました。 推薦システムを初めて学ぶ方や、実務への適用を準備している方に強くお勧めします!
受講レビュー 3
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平均評価 5.0
受講レビュー 31
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平均評価 4.9
¥4,861
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