인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

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。

この講義を通して、強化学習の基本理論を学ぶことができます。

人工知能、私も一度作ってみたくないですか？ 自律走行車、チャットボット、AIスピーカーなど私たちの現実の中に多くの人工知能製品があります どのような原理で動作し、どのように作ることができるのか気になりませんでしたか？ ノーコードとローコードに従うと、簡単に人工知能を作ることができます。

このレッスンは概念的な一歩、数式の一歩、コーディングの一歩。最も適切な歩幅と真っ直ぐな方向に読者をディープラーニングに案内する。また、グラフ、イラスト、図解は100以上の抽象概念も簡単かつ迅速に受け入れることができる。プログラムをインストールせずにWebブラウザに接続するだけで、実習をすぐに始めることができるという点もこの講義だけの特徴だ。 快適に理論を理解してから直接コーディングし、目でディープラーニングの代表問題4つを征服するので、ディープラーニングの教科書として不足がない。ぜひわかって渡らなければならない概念や用語は、本文の真ん中に出てくる「ちょっと！次に進むには'コーナーとチャン最後に'記憶カード'コーナーで2回復習して学習効果を高めた。 『Do it!ディープラーニング入門』と共にディープラーニングを早く正面突破してみよう。

ディープラーニングコア理論と最新のTensorFlow 2.0を利用したディープラーニングコードの実装を一度に学べる講義です。

Amazonのベストセラーである<ハンズオンマシンラーニング2版>の内容を取り上げた講義です。代表的な機械学習ライラーであるサイキットランを使用して、さまざまな機械学習アルゴリズムと評価方法を学びます。また、最も有名なディープラーニングライブラーであるテンサフローとケラスを使って、人工ニューラルネットワークから強化学習まで理論と実務を固めてみます。まだすべて完了した講義ではありません。毎週1～2つの講義が追加され続ける予定です。

現代のビジネスの世界では、データのセキュリティと詐欺の​​防止はこれまで以上に重要になりました。このレッスンでは、AI（AI）を活用して理想取引を効果的に検出および分析する方法について集中的に取り上げます。 Pythonと機械学習を活用して、理想取引、クレジットカード詐欺、生産ラインの異常など、さまざまな産業分野で発生する異常値を早期に検出、検出できるようにする人工知能モデルを構築してみます。

最近のディープラーニングのトレンドに追いつけるように、ディープラーニングの画期的な進歩の文脈について見ていきます。

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

実習よりも理論と文脈に集中し、ディープラーニングを深く整理して大きな絵を掴みたい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学・統計的背景を分かりやすく理解でき、現代ディープラーニングの主要モデルであるAutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoなどの原理を開発者の観点から直感的に解釈いたします。

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

理論と実践は異なります。機械学習の基本概念を把握し、必ず知っておくべきいくつかのモデルの中核概念と理論を紹介します。そして、さまざまなデータを扱いながら、実践に役立つさまざまな技術とノウハウを共有します。

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。

ビッグデータの基本概念と最新トレンドを把握し、ビッグデータ分析技法の技術的理解を通じてデータパターンを抽出し、ビジネスに活用できる方法を提示します。ビッグデータを通じて新しいビジネスを創出し、未来のビジネス環境に対する洞察力を養うことができます。

機械学習に初めて接する人々を対象に基礎的な機械学習理論を簡単に取り上げた機械学習基礎講義です。

ディープラーニングの根幹となる理論のコンセプトを正確に直感的に理解できるようサポートします。

化学・精密化学製造業は複雑な工程と高い安全性が要求される産業です。本講義はAIを活用して生産性を高め、コストを削減し、安全を強化する戦略を扱います。工程データ分析、品質予測、設備予知保全、環境規制対応など実際の現場ですぐに適用可能なAI活用事例を中心に実務能力を体系的に学ぶことができます。

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し実践するプロセス！ 難しく複雑なようだったマシンラーニングも、マソキャンパスの<Pythonマシンラーニング>と合わせれば、簡単で楽しくコアを悟ることができます。

Q-learningからDeep Q-learningについて学び、強化学習をRで具現してみる時間があります。 Deep Q-network を超えて Self-imitation learning と Random Netowrk Distillation までの全体的な強化学習内容を扱います。