
모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기
AISchool
최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.
중급이상
LangGraph, AI Agent, LangChain
Đây là bài giảng nơi bạn có thể học các kỹ năng triển khai luận án deep learning bằng cách triển khai luận án YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần) từ đầu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0.
Cách đọc tài liệu deep learning
Làm thế nào để thực hiện một luận án học sâu
Hiểu biết chi tiết về cấu trúc mô hình YOLO
Kiến thức nền tảng về lĩnh vực vấn đề Phát hiện đối tượng
Cách viết mã bằng TensorFlow 2.0
Một kỹ năng thiết yếu đối với các nhà nghiên cứu học sâu: khả năng triển khai các bài báo nghiên cứu mới nhất!
Học với cách triển khai YOLO 😀
Nhiều công ty, khi tuyển dụng các nhà nghiên cứu học sâu, ưu tiên kinh nghiệm triển khai các bài nghiên cứu tiên tiến . Hãy tự mình tích lũy kinh nghiệm thực tế triển khai bài nghiên cứu YOLO (Bạn chỉ nhìn một lần).
Sau khi cùng nhau đọc bài báo YOLO và hiểu đầy đủ về cấu trúc YOLO✍️,
Hãy cùng chúng tôi triển khai YOLO bằng TensorFlow 2.0.👨🏻💻
Chúng ta sẽ đọc bài báo YOLO (You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection) và triển khai mô hình YOLO từ đầu bằng TensorFlow 2.0 . Chúng ta cũng sẽ tạo một bộ phát hiện mèo bằng mô hình YOLO đã triển khai.
👋 Khóa học này yêu cầu bạn phải có kiến thức nền tảng về TensorFlow 2.0 và các nguyên tắc cơ bản của học sâu. Vui lòng học các khóa học sau trước hoặc có kiến thức tương đương trước khi tham gia khóa học này .
Khóa học này sẽ dạy bạn những lý thuyết cốt lõi về học sâu và cách triển khai mã học sâu bằng TensorFlow 2.0 mới nhất.
H. Lợi ích của việc triển khai các bài báo về học sâu là gì?
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai muốn phát triển khả năng đọc và thực hiện các bài viết deep learning
Những người muốn có được một công việc trong lĩnh vực liên quan đến nghiên cứu deep learning
Những người muốn tiến hành nghiên cứu liên quan đến trí tuệ nhân tạo/deep learning
Những người chuẩn bị học cao học về trí tuệ nhân tạo (AI)
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm sử dụng Python
Bài giảng tiên quyết [Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0] Kinh nghiệm khóa học
8,850
Học viên
643
Đánh giá
350
Trả lời
4.6
Xếp hạng
29
Các khóa học
Tất cả
30 bài giảng ∙ (3giờ 37phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
33 đánh giá
4.7
33 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 3.0
3
초보자에게는 유용한 강의는 아닙니다. 여기서 초보자란, 스스로 expert type의 code로 딥러닝 코드를 짜보지 않은 사람들을 의미합니다. 하다못해 함수형으로나마 딥러닝 코드를 짜보고, git cloning을 통해 다른 사람의 딥러닝 코드를 받아와 부분적으로 사용할 수 있는 수준은 되어야 유용할 것 같습니다. 다만 기존에 관련 학과를 나오지 않았으며, 대학원 등에서 직접 코드를 짜보려고 생각 중인 사람이나 경험해보고 싶은 사람, 일단 전체적으로 훑어보고 경력 개발에 따라 추가적인 보완을 할 의지가 있다면 유용할 것 같습니다. 강의 자체의 퀄리티는 그렇게 높지 않습니다. 대부분의 설명과 강의자료가 그리 친절하거나, 상세적이지 않고 필기도 와콤 펜 같은 걸 쓰는 게 아닌 마우스로 그리는 글씨입니다. 그래도 대체할만한 강의가 아직까지 나오지 않았으므로, 논문을 코드로 구현하는 강의라는 부분에선 강점을 가지고 있습니다.
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 상세한 수강평도 감사합니다~. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
현업에서 머신러닝과 딥러닝을 사용하는 입장에서, 기존의 잘 구성된 모델을 사용하는 '개발자'에서 그치지 않고 '연구자'로 커리어를 확장할 수 있도록 생각의 틀을 넓혀주는 강의였습니다. 수학적인 부분의 디테일도 놓치지 않고 잘 따라갈 수 있었고, 이를 실제 구현 코드로 녹여내는 과정도 잘 이해할 수 있었습니다. 이 강의를 넘어서 BERT나 GPT와 같은 대표 논문이나, 모델 개발 시 대중적으로 널리 알려진 테크닉을 다루는 강의도 런칭해주셨으면 합니다.
감사합니다~. 앞으로도 다양한 강의를 오픈할 예정이니 기대해주세요~. 좋은 하루되세요!
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 4.6
4
로드맵으로 쭉 듣고 있습니다. 녹음 자체가 목소리가 너무 작게 녹음이 되었습니다. 강의별로도 녹음 상태(목소리 크기)가 일정치가 않아 강의 듣는데 조금 불편하네요~ 다음에는 이 부분 신경써주시면 좋겠습니다^^
안녕하세요~. 먼저 수강에 불편함을 드려서 죄송합니다ㅠ. 다음에 촬영할 경우 사운드를 좀 크게 설정하도록 하겠습니다. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 좋은 하루되세요!
Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 4 ngày ngày
74.250 ₫
25%
2.092.198 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!