ケラスを使ったディープラーニング

アセンブリコードを理解し、関数のバックトレースを行うことができ、プロセスを追跡するgdbは内部構造を理解することができます。また、カーネルのデバッグツールも扱います。

このコースでは、Linuxオペレーティングシステムの強力なカーネルの理解から、システムコールの呼び出し、プロセス管理、ファイル操作まで、Linuxオペレーティングシステムの複雑なプロセスを案内します。 また、スレッド化、プロセス間通信技術を習得できます。

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

Cプロセスのセキュアコーディングは、安全で信頼性の高いソフトウェアアプリケーションの開発を確実にするために、バッファオーバーフロー、メモリ管理、および脆弱性の防止などの概念をカバーしています。

C言語の内部構造を理解することで、より高速でメモリ最適化されたプログラムを実装できます。

シンプルさと強力さで有名な言語であるPythonの必須要素を案内するように設計されたコースです。

すべての言語の基本言語であるC言語について、必ず必要な内容だけを選んで収めました。 C言語を初めて学ぶ方が受講していただくと良いです。

Linuxなど代表的なオープンソースで使用される最新のデータ構造とアルゴリズムを扱う講義です。

この講義はディープラーニングという名称は入ってみたが、どのように始めるべきか分からない方を対象に進行されます。

エクセルでディープラーニングの基礎を実装し、その意味を深く理解する！

本講座は、AI技術を初めて接する学習者でも簡単に理解し、ついていけるように構成された入門コースです。講義を通じてAIプラットフォームの基本概念と使用方法を身につけ、様々なAIツールを活用して画像を直接生成する実習を行います。 このコースを修了すると、AIとより身近になり、創造的なアイデアを視覚的に実現できるAI画像制作能力を身につけることができます。

機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

本講座はAIプラットフォームの基礎から実習まで扱い、AI画像生成技術を習得できるコースです。学習者はAIの基本概念を理解し、様々なツールと技術を活用してAI画像を生成する能力を身につけることができます。このコースを通じてAI分野への理解度を高め、実戦でAI画像を直接生成する方法を学ぶことができます。

コードで一気に理解できるPyTorch_プロジェクト編は、画像、ビデオ、自然言語データを活用し、実践的なディープラーニングプロジェクトを実装しながら、理論よりもコード中心の学習を通じてモデルの構造と流れを理解します。

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

Excelでディープラーニングフレームワークを直接実装しよう！ 実装したフレームワークで指導学習/非指導学習/強化学習を解こう！

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)