
機械学習エンジニアの実務
Chris Song
この講義により、機械学習プロジェクトで遭遇する可能性のある多くの試行錯誤を減らすことができます。 リュイドの機械学習パイプラインを総責任にしている私が基本からよく教えてくれます。
중급이상
Machine Learning(ML)
TensorFlow 2.0の基礎文法を勉強し、 ディープラーニングの理論をテンソルフローの実践コードとして習得します。
ディープラーニング基礎理論
テンソルフローコア哲学
テンソルフロー基礎文法実習
テンソルフローコードによる基礎理論実践
この講義は、TensorFlow 2.0の基礎文法を勉強し、ディープラーニングを基礎とすることができる講義です。
あなたはディープラーニングを学びながらこのような悩みをしていますか?
心配しないでください。
TensorFlowの基礎となるテンソルと変数の概念を学び、TensorFlow 2.0で追加された即時実行機能とTensorFlowの基本的な基礎機能である順次モデルについて学びます。
ディープラーニング学習の基礎となる損失関数、正規化、最適化、自動微分などについて学びます。
tf.functionでディープラーニングの機能を向上させる方法から、テキスト文字列を数字で表現するワード埋め込み、機能的なAPIを活用するFunctional APIなどを活用する方法を学びます。
ディープラーニングの中核ニューラルネットワークである循環ニューラルネットワーク、合成積ニューラルネットワークについて学び、モデルファイルを保存して復元する方法を説明します。
県)Riiid VP of AIOps
県)Google Developer Expert for ML
前)ネイバーAI Research Engineer
前)カカオData Engineer
Q. 非専攻者も聞ける講義ですか?
はい。 基礎概念なので、非専攻の方々もご理解いただけるよう、次々と講義いたします。
Q.なぜTensorFlowとディープラーニングを学ぶべきですか?
今後のIT産業の未来は人工知能にかかっているといっても過言ではありません。
Q. 講義を聞く前に、準備すべきことはありますか?
Pythonの基礎を学ぶことをお勧めします。
Q. 授業内容をどのレベルまで扱いますか?
基礎理論を学習した後、簡単な実習で学んだ内容を体化することになります。
学習対象は
誰でしょう?
大学生
開発者
ディープラーニングを勉強したいソフトウェア開発者
基礎を強くしたい機械学習エンジニア
人工知能でキャリアを転向したい方
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonの基礎
1,048
受講生
92
受講レビュー
8
回答
4.4
講座評価
3
講座
(현) 뤼이드 VP of AIOps
(현) Google Developer Expert for Machine Learning
(전) Naver - AI Research Engineer
(전) Kakao - Data Engineer
全体
17件 ∙ (8時間 39分)
1. テンソル
27:05
2. 変数
13:36
3. 即実行(1)
59:36
4. 即実行(2)
32:50
5. シーケンシャルモデル
27:37
8. 最適化(Optimization)
15:54
9. 自動微分
58:59
11. 過大適合と過小適合
27:14
12. ワード埋め込み
24:27
13. Functional API
59:34
全体
5件
3.8
5件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.0
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 20
∙
平均評価 3.5
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 1.0
¥6,655
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