
생성형 AI 기초와 동작 원리 이해
YoungJea Oh
딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.
중급이상
AI 활용 (AX), transformer, multimodal
データの世界に第一歩を踏み出したいですか? AIの中核技術である機械学習とディープラーニングをPythonと一緒に学びましょう。この講義は、機械学習とディープラーニングの基礎から実際のアプリケーションまで、段階的に親切に案内します。伝統的な機械学習とディープラーニングは、多くの点で同じ原理と技術スキームに基づいています。したがって、本講義では、2つを別々の科目に分けることなく、1つの連結過程で構成し、入門者が機械学習全般にわたる理解度を高めることができるようにしました。
機械学習の歴史
pandas, numpy, matplotlib 基礎
sklearnを利用した伝統的な機械学習モデル(線形回帰、KNN、Decision Tree、Ensemble、KMeans、PCAなど)
ニューラルネットワーク学習の原理
tensorflowとkerasを活用したディープラーニングモデル(Dense、CNN、RNN、Autoencoder、GANなど)
機械学習モデルのサーバー展開
人工知能、機械学習、ディープラーニング…
具体的な絵を皆さんにお描きします!
人工知能は数学が必須なのですが、私は水俗子です。
中間の管理者になって人工知能を少し知る必要があるようですが、別にPythonを勉強する時間はありません...
人工知能に興味はありますが、いかにどのように始めるべきかわかりませんか?学ぶのに数学的な知識がたくさん必要かと思って躊躇しましたか?実際、人工知能の中でも、機械学習(Machine Learning)は、古い歴史と同じくらい多くのアルゴリズムがあり、学習に時間がかかります。もちろん、今日のディープラーニングの登場とともに、多くの伝統的な機械学習モデルが効用性を失っていますが、その中でも依然として重要な役割を担っている機械学習モデルがあります。
この講義は、人工知能をどのように始めるのが難しい学生、開発者、企業管理者のために作成されました。今日でも有効な伝統的な機械学習モデルを紹介し、テンソルフロー(Tensorflow)とケラス(Keras)を用いたディープラーニングモデル作成の基礎を習得できるように内容を構成しました。理論は最小限に抑え、実習中心のカリキュラムを通じて人工知能モデルの実装が難しくないという事実をより多くの方々と分かち合おうと思います。一緒に挑戦しましょうか?
理解するために数学的な知識を必要としない講義を作成するために努力しました。
学習効率を高めるために、プログラミング言語Python Crash Courseを提供します。 (人工知能に必要なPython文法にどんなものがあるのかをまず軽く調べてから、次にPython言語を深く勉強する方法も効率的に悪くありません。)
理論の説明を最小化した実習中心の講義を通じて、人工知能の実体が具体的に頭の中に描かれるように構成しました。
深い学習の動作原理
Q. 受胞者なのに数学を全く知らなくてもいいですか?
私も受刑者でした。数学を知らなくてもよい講義です。必要な数学の知識は授業中途中説明します。
Q. Python(Python)言語を知らなくてもいいですか?
簡単にPython文法を習得できるCrash Courseが提供されます。 Pythonに関する事前の知識がなくても始めることができます。機械学習を勉強しながら、Pythonを一緒に勉強してください。
Q. 文科生です。わかりにくくないでしょうか?
今日、文科生が生き残るために必要な知識がまさに人工知能です。今挑戦!
学習対象は
誰でしょう?
機械学習入門者
ディープラーニング入門者
3,603
受講生
269
受講レビュー
134
回答
4.7
講座評価
14
講座
오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.
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