Chúng tôi mở rộng ngữ pháp cơ bản của Python và làm việc trên các dự án học máy/học sâu.
223 học viên
Độ khó Nhập môn
Thời gian 12 tháng
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
alex.na
Tôi cảm thấy lớp học được cấu trúc sao cho tôi có thể học được nhiều điều theo một cách nào đó và việc học thực tế diễn ra tốt đẹp. Cảm ơn
5.0
endymion cheon
Tôi đã cứng đầu! Đó thực sự là một bài giảng hay. Mặc dù tôi đã tham gia khóa học này và biết một số ngữ pháp cơ bản và NumPy, nhưng nó rất hữu ích vì tôi có thể học nhiều phương pháp khác nhau có thể được sử dụng liên quan đến học sâu. đặc biệt Tôi nghĩ rằng tôi có thể hiểu sâu hơn bằng cách trực tiếp triển khai Tạo dữ liệu, Lớp tích chập, Hàng xóm gần nhất K và Phân cụm K-nghĩa. Tôi cũng dự định tham gia các bài giảng tiếp theo. Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời!
5.0
lym930920
Nó giúp tôi rất nhiều. Cảm ơn bạn!
Python cơ bản
Các mục cơ bản về học sâu
Nguyên lý hoạt động của module liên quan đến CNN
khả năng giải quyết vấn đề
Tự mình giải quyết các dự án nhỏ và phát triển các kỹ năng triển khai cần thiết để học sâu!
Trong khóa học này, [Python cho Học sâu Cấp độ 1] , bạn sẽ mở rộng cú pháp Python và triển khai các khái niệm phức tạp hơn được sử dụng trong học sâu . Hơn nữa, thông qua sáu dự án nhỏ, bạn sẽ cải thiện đáng kể kỹ năng triển khai của mình, không chỉ qua các bài giảng.
Các dự án nhỏ không chỉ đơn thuần là nghe giảng lập trình; chúng được thiết kế để trau dồi kỹ năng triển khai . Thay vào đó, trước tiên, chúng dành thời gian để lắng nghe một tình huống có vấn đề và sau đó cố gắng tự mình giải quyết . Sau đó, họ sẽ nhận được lời giải thích và xem xét lại vấn đề.
Kỹ năng lập trình được xác định bởi khả năng chuyển đổi suy nghĩ thành chương trình của bạn. Thông qua các dự án này, bạn sẽ có thể: Thực hành các kỹ năng triển khai cần thiết để học sâu .
Ở Cấp độ 2, bạn sẽ học các công thức phức tạp hơn một chút so với Cấp độ 1. Các công thức này được sử dụng tích cực trong học sâu .
Thông qua khóa học này, bạn sẽ có thể cải thiện đáng kể những khả năng sau:
Bạn có thể thu được những kiến thức sau:
Nếu bạn chia bất kỳ chương trình nào thành các mô-đun nhỏ, các mô-đun nhỏ đó sẽ bao gồm các hoạt động cơ bản .
Trong các dự án nhỏ, chúng ta sẽ kết hợp các mô-đun nhỏ đã học cho đến nay để triển khai trực tiếp các thuật toán học máy như phân loại K-gần nhất và phân cụ K-means, cũng như các chủ đề liên quan đến học sâu như lớp tích chập và phát hiện cạnh .
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai mới học sâu
Bất cứ ai học Python lần đầu tiên
Những người thiếu kỹ năng thực hiện chương trình
Bất kỳ ai muốn bắt đầu học sâu và Python cùng nhau
Bất cứ ai muốn tham gia khóa học chuyên sâu về deep learning
Cần biết trước khi bắt đầu?
[Python Cấp độ 1 cho Deep Learning] Học sinh
3,657
Học viên
172
Đánh giá
85
Trả lời
4.9
Xếp hạng
16
Các khóa học
[LIKE LION] Khóa học Trí tuệ nhân tạo Trung - Cao cấp
[Viện Khoa học Khí tượng Quốc gia] Khóa học Weather AI Boostcamp năm 2022, 2023, 2025
[Samsung Electro-Mechanics] Khóa học SW chuyên sâu dành cho nhân viên mới
[Viện Đào tạo Nhân lực Khoa học và Công nghệ Quốc gia] Chương trình cố vấn dài hạn nâng cao năng lực thực hiện R&D
[Viện Đào tạo Nhân lực Khoa học và Công nghệ Quốc gia] Sản xuất nội dung E-learning cho khóa học chuyên sâu về R&D
[Viện Đào tạo Nhân lực Khoa học và Công nghệ Quốc gia] Khóa học trực quan hóa dữ liệu nghiên cứu dành cho nghiên cứu sinh sau tiến sĩ
[Đại học Wonkwang] Đào tạo AI tập trung và Khóa học AI ngắn hạn & dài hạn tại Đại học Wonkwang
[Cơ quan Thúc đẩy Xã hội Thông tin và Trí tuệ Nhân tạo Hàn Quốc] Đào tạo nhân tài nữ trong lĩnh vực SW
[SK m&service] Ra quyết định dựa trên dữ liệu
[Hiệp hội Thúc đẩy Kinh doanh IT Hàn Quốc] ICT COG Academy
[Sở Giáo dục Seoul] Đào tạo lĩnh vực công nghệ mới
[KT] Khóa học nâng cao năng lực AI của KT [K-ICT] Trại phân tích khu vực dữ liệu an toàn [Viện Thúc đẩy Kinh tế và Khoa học Gyeonggi] Học Vision AI lần đầu tiên [Viện Thúc đẩy Kinh tế và Khoa học Gyeonggi] Phân tích dữ liệu bằng Python
[KT] Khóa học nâng cao năng lực AI của KT
[K-ICT] Trại phân tích khu vực an toàn dữ liệu
[Viện Thúc đẩy Kinh tế và Khoa học Gyeonggi] Nhập môn Vision AI cho người mới bắt đầu
[Gyeonggido Business & Science Accelerator] Nhập môn phân tích dữ liệu bằng Python
[Viện Khoa học và Công nghệ Seoul] Đào tạo chuyên sâu về ứng dụng AI
[Đại học Quốc gia Seoul] Đào tạo nâng cao năng lực ứng dụng AI
[HD Korea Shipbuilding & Offshore Engineering] Phát triển đánh giá năng lực vị trí nghiên cứu AI tại AIC
[Multicampus] Từ nguyên lý đến thực thi, làm chủ các thuật toán học máy cốt lõi
[패스트캠퍼스] Tiếp cận Deep Learning dưới góc độ toán học
[패스트캠퍼스] Trọn bộ từ A-Z về Machine Learning và Phân tích dữ liệu trong một lần học
[패스트캠퍼스] Byte Degree Lv.2 Deep Learning Essentials
[Fast Campus] Khoảng cách siêu biệt về Trí tuệ nhân tạo Deep Learning
[Fast Campus] Khoảng cách siêu việt Khoa học máy tính VER.2
Phân tích A-Z [Fast Campus] Byte Degree Lv.2 Deep Learning Essentials [Fast Campus] Deep Learning AI Super Gap [Fast Campus] Khoa học Máy tính Super Gap VER.2
Tất cả
60 bài giảng ∙ (42giờ 28phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
11 đánh giá
5.0
11 đánh giá
Đánh giá 8
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 18
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 14
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi đã cứng đầu! Đó thực sự là một bài giảng hay. Mặc dù tôi đã tham gia khóa học này và biết một số ngữ pháp cơ bản và NumPy, nhưng nó rất hữu ích vì tôi có thể học nhiều phương pháp khác nhau có thể được sử dụng liên quan đến học sâu. đặc biệt Tôi nghĩ rằng tôi có thể hiểu sâu hơn bằng cách trực tiếp triển khai Tạo dữ liệu, Lớp tích chập, Hàng xóm gần nhất K và Phân cụm K-nghĩa. Tôi cũng dự định tham gia các bài giảng tiếp theo. Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời!
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
![[PY 0201] Python cấp độ 1 cho trí tuệ nhân tạo강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332643/cover/db98c954-be00-44ca-bd33-3cd69e290fff/Untitled.001.png?f=avif&w=420)
![[PL 0301] Môi trường ảo Python và Anaconda강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334755/cover/9d8ca8fb-2031-4dba-aa31-efb43963dba7/334755.png?f=avif&w=420)
![[PL 0303] Python cho Trực quan hóa Dữ liệu - Lớp học Master Matplotlib강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/336172/cover/80fa86e7-dcb6-4b0f-b15b-323b6fa32809/336172.png?f=avif&w=420)
![[PL 0302] Python cho thao tác dữ liệu - Lớp học nâng cao NumPy강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334756/cover/a4cbdc80-53da-4422-9b8d-67362b68a9fa/334756.png?f=avif&w=420)
![[PY 0205] Python Level 4 cho Trí tuệ nhân tạo - Đối tượng và Lớp강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/334425/cover/d595b571-3e0c-4a63-9d5f-f2195736de2b/334425.png?f=avif&w=420)
![[PY 0204] Python cấp 3 cho trí tuệ nhân tạo - Hàm강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333279/cover/eb80d90b-0359-4c7d-b9ee-f4997c35171d/333279.png?f=avif&w=420)
![[PY 0203] Cơ bản về gỡ lỗi강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333278/cover/1c14834a-9ab7-4973-b8f0-e8f6f24bffc8/333278.png?f=avif&w=420)
![[PY 0202] Python Level 2 cho Trí tuệ nhân tạo강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/332825/cover/af1a2083-d1ee-4b72-8ce9-55281cb89c9a/332825.png?f=avif&w=420)
