本当の人工知能につながるディープラーニングの概念をつかむ
dlbro
さまざまな人工ニューラルネットワークの構造と動作原理を理解し、良いモデルを作成するために必要な必須知識を伝える講義です。
入門
Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Machine Learning(ML)
数学なしで高度な機械学習モデルを理解し、Pythonを介して簡単に実装する方法を学びます。
受講生 191名
難易度 入門
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
creed211
モデリングの全般的な内容を学べる講義でした。超おすすめです
5.0
문정환
機械学習について詳しく学ぶことができました!
5.0
우형준
機械学習の理解にとても役立つ講義でした
機械学習作業の全体的な流れ
機械学習の基本から高級モデルを簡単に使用する方法
Pythonを使用した機械学習モデルの構築
初めてでも、数学よく分からなくてもOK!
Python MLモデルの構築を始めましょう。
数学をよく知らない方もOK!この講義は、機械学習が初めての方がデータ前処理から高度な機械学習技術まで、迅速かつ効率的に学習することに焦点を当てた講義です。
式ではなくデータ前処理技術、そして各機械学習モデルの概念と長所と短所に集中して講義を進め、実習を通じてすぐに適用してみるように内容が構成されています。また、この川のひとつで機械学習作業の流れを一度に理解できます。
競技大会や実務に適用できるように必須となる機械学習の知識を提供するために講義を作成しました。一緒に挑戦しましょう!
💡講義を通じて機械学習について理解し、学んだ内容をもとに様々な実習を行います。ここに実務を通じて得た経験まで内容に込めました。
💡 NASA airfoil 騒音データ、信用評価データなどの実際のデータを扱い、アンサンブル/オートMLなどの高度な機械学習まで迅速かつ効率的に学習できます。
💡基礎から本番までしっかり! 110ページの膨大な学習資料+ Pythonの基本的な文法と機械学習の例を含む19の練習ファイルを提供します。授業中に知らない内容があれば質問を残してください。
嬉しいです、ディープラーニングモデルです!
現在、ディープラーニング/マシンラーニング関連YouTubeを運営するディープラーニングモデルです。データ分析と数学の専攻知識と実務経験をもとに、必ず勉強しなければならない内容を学びます。現在までに約3000人余りの受講生の方々がディープラーニング号型講義を選択していただきました。
Q. 非専攻者も聞くことができますか?
機械学習に入門したい方は誰でも受講できます!また、講義の目的に合わせて数学の内容はできるだけ少なく整理しました。
Q. プログラミングの知識が必要ですか?
Pythonの基本概念も講義で一緒に扱われるので必須ではありません。
Q. この講義をなぜ聞かなければなりませんか?
専攻知識と様々なプロジェクト経験に基づいて講義を構成し、機械学習作業の全体的な部分を含んでいます。これにより、機械学習作業の大きな写真を描くことができます。さらに、コードを効率的に書くことができます。
Q. 数学の知識が必要ですか?
関数の基本的な理解をしているだけです。機械学習モデル自体を開発したい、または最適化研究をしたい人は、この講義に加えてさらに数学を勉強する必要があります。
Q. どのプログラムを使用しますか?
すべての練習は、個別のインストールを必要としないGoogleコラボレーションで行われます。 Googleアカウント(無料)が必要で、コラボが使用できない場合は、練習に支障が生じる可能性があります。
学習対象は
誰でしょう?
機械学習/データ分析に興味がある人
機械学習/データ分析 必須知識を習得したい方
前提知識、
必要でしょうか?
欲しい情熱
5,186
受講生
408
受講レビュー
261
回答
4.7
講座評価
7
講座
こんにちは。
ディープラーニング/機械学習関連のYouTubeチャンネルを運営しているディープラーニング・ホヒョンです。
数学/データ分析を専攻し、多数のディープラーニングプロジェクトを完了、および遂行しています。
機械学習、高度な機械学習、ディープラーニング、最適化理論、強化学習などの人工知能 の内容と、線形代数学、微積分、確率統計、解析学、数値解析などの数学の内容まで、皆さんと共有できる知識を持っています。
皆さん、はじめまして!
* 関連経歴
現) SCI(E) 論文、国際学会発表多数
現)人工知能関連の大学諮問多数
前)K企業 主任研究員 - データ分析およびシミュレーション:新製品開発、性能向上、新技術適用
著書「ディープラーニングのためのPyTorch入門」(2022年世宗図書学術部門優秀図書に選定)
全体
34件 ∙ (4時間 31分)
講座資料(こうぎしりょう):
5. タイプとライブラリ
16:29
6. 条件文と繰り返し文
08:33
7. 機能
12:18
8. モジュール
06:19
9. クラス
07:58
10. グラフを描く
07:39
11. フォルダの作成
02:40
全体
45件
4.7
45件の受講レビュー
受講レビュー 12
∙
平均評価 4.0
受講レビュー 8
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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