
JSP WEB MVC Model2 Programming(중급 과정)
소프트캠퍼스
JSP WEB MVC Model2 Programming에 대해 이해하고, MVC Model2 게시판 프로젝트를 통해 실전에서의 적용 방법을 익힐 수 있습니다. (본 강사의 질의응답을 제공하지 않는 강의입니다.)
중급이상
JSP, MVC, 디자인 패턴
Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách đưa ra dự đoán dữ liệu bằng thư viện Tensorflow. Bằng cách kết hợp việc học trong thư viện và phân tích dữ liệu mẫu, bạn sẽ học các phương pháp phân tích và xử lý dữ liệu có thể áp dụng trong thực tế.
Tìm hiểu cách dự đoán, phân loại và phát triển các dữ liệu khác nhau bằng TensorFlow Keras, thư viện trí tuệ nhân tạo bằng ngôn ngữ Python.
Khóa học này bao gồm tổng cộng 4 phần và bạn học ngữ pháp cơ bản của TensorFlow, hồi quy tuyến tính, phân loại và học sâu theo thứ tự đó.
Phân tích dữ liệu dễ dàng ngay cả với người mới bắt đầu!
Thư viện trí tuệ nhân tạo Keras + Tensorflow.
Với sự trỗi dậy gần đây của Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, các công nghệ có khả năng xử lý, phân tích và dự đoán khối lượng dữ liệu lớn đã trở nên quan trọng đối với sự tồn tại của các doanh nghiệp.
AI không còn là một lựa chọn nữa mà là một điều cần thiết, một kỹ năng bắt buộc đối với mọi nhà phát triển.
Ngôn ngữ Python dễ học và thư viện phong phú của nó giúp dễ dàng giải quyết ngay cả những vấn đề phức tạp. Trong số đó, thư viện TensorFlow tự hào có cộng đồng lớn nhất, nghiên cứu chuyên sâu và là thư viện AI được sử dụng rộng rãi nhất.
Việc học TensorFlow đã trở nên dễ dàng hơn nhiều kể từ phiên bản 2. Thư viện Keras tích hợp giúp ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng phát triển AI.
Khóa học này được thiết kế để giúp bạn dễ dàng học thư viện Keras thông qua thực hành, bao gồm thiết lập môi trường phát triển và ngữ pháp của TensorFlow 2.
(Tài liệu bài giảng và mã nguồn bài giảng được cung cấp.)
Thiết lập môi trường và kiến thức cơ bản về TensorFlow: Bài 1-5
• Khóa học này cung cấp phần giới thiệu ngắn gọn, giải thích cách thiết lập môi trường phát triển và trình bày ngữ pháp cơ bản của TensorFlow.
Hồi quy tuyến tính: Bài 6-16
• Chúng ta sẽ xem xét các khái niệm về hồi quy và chi phí, phân biệt, hồi quy tuyến tính đơn và hồi quy tuyến tính bội.
Phân loại: Bài 17-24
• Chúng ta sẽ xem xét hàm sigmoid, hồi quy logistic, softmax và phân loại đa dạng.
Học sâu: Bài 25-27
• Chúng ta sẽ xem xét tổng quan về học sâu và phân loại hình ảnh.
Tổng giám đốc Kim Il-han (Giám đốc Viện nghiên cứu công nghệ Mobile Lab)
Hiện tại, tôi đang giảng dạy và tư vấn về phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và học sâu cho các chuyên gia và nhà nghiên cứu tại các công ty như LG Electronics, Samsung Electronics và Viện Nghiên cứu Điện tử và Viễn thông (ETRI). Tôi cung cấp một bài giảng rất dễ hiểu, bao gồm các kiến thức cơ bản và cách áp dụng chúng vào các tình huống thực tế. Tôi hy vọng bài giảng này sẽ hữu ích cho công việc hiện tại của bạn.
Các cơ sở giảng dạy và tư vấn
Ông là giảng viên kỳ cựu với 21 năm kinh nghiệm giảng dạy và phát triển cho các nhân viên hiện tại và đang thất nghiệp của các công ty trong nước nổi tiếng như Samsung Multicampus, Cơ quan xúc tiến công nghiệp CNTT Busan, Cơ quan xúc tiến công nghiệp văn hóa và thông tin Jeonju, Cơ quan xúc tiến công nghiệp CNTT Incheon, Cơ quan xúc tiến phát thanh Hàn Quốc, SK C&C, Học viện T, Cơ quan phát triển công nghiệp robot Hàn Quốc, Daejeon ETRI, Samsung Electronics, Trung tâm đào tạo NICA, Trung tâm năng suất Hàn Quốc, Hanwha S&C, Samsung Electronics, LG Electronics, SK C&C, Cơ quan phát triển công nghiệp robot Daegu và Đại học quốc gia Pusan.
Khóa học này dành cho ai?
Tôi giới thiệu nó cho những ai muốn phát triển trí tuệ nhân tạo cho dữ liệu tại hiện trường.
Bất cứ ai muốn tìm hiểu các thư viện Keras và TensorFlow khác nhau
Cần biết trước khi bắt đầu?
Người học biết ngữ pháp Python cơ bản
Những người học biết kiến thức cơ bản về Pandas và NumPy
Tất cả
29 bài giảng ∙ (7giờ 21phút)
Tài liệu khóa học:
478.307 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!