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[テンサフロー2] Pythonディープラーニング完全征服 - GAN、BERT、RNN、CNN最新技術

最新のディープラーニング技法であるGAN、BERT、RNN、CNNをPythonとTensorFlow2に基づいて、多様で有用なプロジェクトを理論とともに作りながら学ぶディープラーニング総合プロジェクトコースです。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Tensorflow
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Python
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Deep Learning(DL)
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Keras
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Tensorflow
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Python
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Deep Learning(DL)
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Keras
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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

3.5

5.0

nara

14% 受講後に作成

ディープラーニングのためのきちんとした最新の教材を見つけるのは大変でした。講師の声が浪費されて受講しやすいです。強くお勧めします〜

5.0

박현주

100% 受講後に作成

素晴らしい講義ありがとうございます。

5.0

thecom7

100% 受講後に作成

理論と構成例をお勧めします。

受講後に得られること

  • ディープラーニングの最新技術 GAN、BERT、RNN、CNNなど

  • ディープラーニングモデルとプログラム制作

  • 最新のテンソルフロー2を使用した問題解決

  • GANを使用したMNIST番号の描画

  • BERTを使用したIMDB映画評価の分類

  • RNNを使用したIMDB映画評価の分類

  • CNNを使用したMNIST番号の読み取り


ディープラーニング 今は選択ではなく必須です。
急速に発展するディープラーニングを、長年の教材と技法でしか学べませんか?


[テンソルフロー2] Pythonディープラーニング完全征服
GAN、BERT、RNN、CNNの最新技術


🗒講義紹介

アルファゴが人間の領域である囲碁を征服し、私たちは人工知能の未来が現実になったことを知りました。

そして、人工知能、機械学習、ディープラーニングが膨大な注目を集め、急速に発展しています。

ところが、ディープラーニングをどのように本番で活用するのかさえ分からない場合が多く、

技術の急速な発展で早い分野であるにもかかわらず、すでに伝統的な技法となったCNN、RNN技法だけを教える教材だけあることを報告

ディープラーニングの最新技術であるGAN、BERT、RNN、CNNをすべて学ぶ過程を作ることになりました。

理論だけでなく、様々なプロジェクト例を一緒にしながら実戦能力を育てる過程で作りました。

🌈プロジェクト紹介

プロジェクト 1 . CNN(Convolutional Neural Network)技術を活用して

MNIST手書きの数値画像を認識するディープラーニングモデルを作成します。

プロジェクト 2 . RNN(Recurrent Neural Network)技術を活用して

IMDB映画評価データを分析するディープラーニングモデルを作成します。

プロジェクト3 .自然言語処理の新技術BERT( Bidirectional Encoder Representations from Transformers )技術を活用して

IMDB映画評価データを94%の精度で分析するディープラーニングモデルを作成します。

プロジェクト4 。最新のGAN(Generative Adversarial Networks)技術を活用して

MNIST手書きの画像を作成するディープラーニングモデルを作成します。

特別講義

'モデル精度99% 以上 上げる」という特別講義を追加しました。この講義は「 [ ラズベリーファイ] IoT ディープラーニングComputer Vision 本番 プロジェクト「コース受講生の方々は、MNISTの手書きモデルが下の写真のように「7をなぜ7とは言えませんか」という質問から始まりました。もちろん、モデルの精度だけでなく、プログラム例外処理、MNIST生データなど様々な要因がありますが、既存のNueral Networkモデルが学習用に単純で、これを99.38%まで精度を高めるためにNueral Networkモデルを再構成する内容を作ってみました。

 

🙋🏻‍♂️講義に関する質問

Q. このレッスンはどのプログラムを使用しますか?
A. この過程では、Python3、アナコンダ、テンサフロー2を基本として使用します。

選手コースであるPythonマシンラーニングコースを学んだら、同じプログラムを使っています。

Q. この講義にはどのような特徴がありますか?
A. ディープラーニングは急速に進むにつれて最新の技術を学ぶ必要があります。このコースでは、GAN、BERTなどの最新の技術を学びます。

このコースは理論の説明だけでなく、実践プロジェクトを通じてディープラーニングを学ぶことになります。

Q. 非専攻者も聞くことができますか?
A. ディープラーニングやデータ科学は必ずしも計算を専攻した分だけできる分野ではありません。

皆さんの情熱だけがあれば十分に学び活用できる内容です。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ディープラーニングの最新技法を学びたい方

  • ディープラーニングのための基本知識を育てる方

  • 人工知能を本番で活用したい方

  • データ科学を学びたい方

  • 最新のテンソルフロー2を直接活用したい方

  • 機械学習の概念と実践能力を一緒に育てたい人

  • データ分析プロジェクトを進める方

前提知識、
必要でしょうか?

  • [テンサフロー2] Python機械学習完全征服 - マラソン記録予測プロジェクト

  • Pythonデータ処理、可視化 - Pythonデータ視覚化分析実践プロジェクト

  • Pythonの基本知識 - Python 100分コア講義

  • 一生懸命学びたい意志

こんにちは
nomadです。

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495

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回答

4.4

講座評価

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講座

「ノマドクリエイター:あなたの夢、私たちの旅」

韓国とNVIDIAが認めたディープテック、シンガポールが選んだフィンテックスタートアップ、グローバルな舞台であなたの可能性を実現します。

ノマドクリエイターは、個人の成長を超え、スタートアップとして飛躍しながら、全世界を舞台に専門的なIT講義を提供しています。
2019年、シンガポール政府のEntrepass Innovatorプログラムを通じて始まった私たちの旅は、やがて革新的なスタートアップの物語へと拡張されました。
2020年には大韓民国で人工知能フィンテックソリューションを開発し、ディープテック分野の先駆者として地位を確立。NVIDIAコラボレーションプログラム最優秀プロジェクトASUS Global Startup Challenge Awardを含む、数々のグローバルな評価と成果を収めました。
2023年にはNVIDIAの支援により米国に法人を設立し、グローバル市場に向けたさらなる飛躍を開始しました。

image.png

経験を超え、ビジョンを共有します。

スタートアップ創業前、LG CNSやT-moneyなどで25年間System EngineerProject ManagerIT Consultantとしてグローバルプロジェクトを牽引し、実戦経験と専門性を積み重ねてきました。
PMPSAP BWSCJPMCSE+DBAOCP-DBAといった専門資格を基盤に、プログラム開発、プロジェクト管理、ITソリューション設計など、多様な分野で成功を収める挑戦を続けてきました。

現在、ノマドクリエイターは、これまでの経験とノウハウを凝縮し、誰もが楽しく簡単に学べる教育コンテンツを提供しています。実務中心の講義から最新の技術トレンドを反映した専門コースまで、個人の成長に合わせたオーダーメイドの学習を提案します。

私たちのミッション:「夢を現実に、挑戦を機会に」

技術と教育の融合により、より多くの人々が自らの可能性を実現できるよう支援します。

ノマドクリエイターと共に歩めば、あなたの夢はもう遠くありません。

今 이 순간에도 누군가는 새로운 것을 배우고, 더 나은 자신이 되기 위해 노력하고 있습니다.

しかし、情報の洪水の中で必要な知識を探すために、貴重な時間を失ってしまうことがどれほど多いでしょうか。

ノマドクリエイターはこの問題を解決しようとしています。

私たちは知識をクリエイティブに編み出し、時間を節約し、価値を最大化する体験を提供します。私たちの目標は、単なる情報の伝達を超え、知識を作品のように美しく届けることです。

ノマドクリエイターと一緒なら、あなたの学びはより簡単で、速く、価値のある結果を生み出すことでしょう。

「学びの旅に価値を添える、ノマドクリエイター

これが私たちの夢見る未来です。

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受講レビュー

全体

20件

3.5

20件の受講レビュー

  • yoonsy714824님의 프로필 이미지
    yoonsy714824

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

    5

    14% 受講後に作成

    ディープラーニングのためのきちんとした最新の教材を見つけるのは大変でした。講師の声が浪費されて受講しやすいです。強くお勧めします〜

    • nomad
      知識共有者

      こんにちは? 良い評価ありがとうございます。 今後もより良い講義を作ろうと努力します。 ありがとうございます。

  • 4europa1007님의 프로필 이미지
    4europa1007

    受講レビュー 28

    平均評価 4.9

    5

    33% 受講後に作成

    • sangheonkim0986님의 프로필 이미지
      sangheonkim0986

      受講レビュー 3

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      良い講座でした。

      • hyeonjupark4859님의 프로필 이미지
        hyeonjupark4859

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        素晴らしい講義ありがとうございます。

        • thecom75762님의 프로필 이미지
          thecom75762

          受講レビュー 1

          平均評価 5.0

          5

          100% 受講後に作成

          理論と構成例をお勧めします。

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