ゼロから始める機械学習

完全にゼロから始めていって、現代の人工知能技術の根幹であるニューラルネットワークやディープラーニングについて説明できるレベルまで理解を深めます 数学などの前提となる知識も組み込みました
4.47 (62 reviews)
Udemy
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日本語
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Data Science
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ゼロから始める機械学習
193
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5.5 hours
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Oct 2022
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$13.99
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Why take this course?

🤖 ゼロから始める機械学習 - ニューラルネットワークとディープラーニングを解き明かすコース 🎓 För those who have always been curious about the foundations of modern artificial intelligence but felt overwhelmed by the complexity and theory-heavy aspects of machine learning, this course is your gateway to understanding. ゼロから始める機械学習 course is meticulously crafted to take you from the basics to a level where you can explain concepts like neural networks and deep learning. And don't worry if you're starting with limited knowledge in mathematics or related fields; we've got you covered with foundational explanations that make complex ideas accessible.

コースの内容

  • 基礎知識の確認

    • 数学的な前提知識(線形代数、微分計算など)を軽唱します。
    • プログラミングスキル(Python推奨)の紹介と基本的なライブラリについて学びます。
  • 機械学習の概念

    • 機械学習とは何か、そしてどのような問題を解決するために使われるのかを理解します。
    • 最適化と統計モデリングの基本概念を明確にします。
  • ニューラルネットワークの理解

    • ニューラルネットワークの基本的な構造と機能を紹介します。
    • 遺伝的アルゴリズム(Darwinian Algorithm)や生成的反復近似(Generative Adversarial Networks, GANs)などの具体的なニューラルネットワークモデルを学びます。
  • ディープラーニングの探求

    • ディープラーニングとは何か、その強みと弱さについて説明します。
    • Convolutional Neural Networks (CNNs)やRecurrent Neural Networks (RNNs)など、具体的なディープラーニングアルゴリズムを学びます。
  • 実践的なスキルの鍛え

    • Jupyter NotebookやGoogle Colabなどの環境でPythonを使って実際のデータセットに対して機械学習モデルを構築・訓練する体験を積みます。
    • KerasやTensorFlowなどの實用的なライブラリを使ってモデルを実装し、予測結果について解読します。

学び方

  • ビデオレクチューと説明

    • 各トピックには、簡単でわかりやすいビデオレクチューと一価にした詳細な説明が含まれています。
  • 実世界の例を通じた学習

    • 現実世界の問題に解決を試みる例を取り上げ、理論と実践が融合することで理解を深めます。
  • 定期的なQ&Aセッション

    • 挫折点に直面したら、インストラクターから直接アドバイスを得られるQ&Aセッションを通じて質問を行います。
  • コミュニティとの交流

    • 他の学習者との交流を通じて、学んだ知識を共有し、互いに成長させます。

このコースを選べば、あなたも機械学習の世界を自信よく理解し、実際に適用できるスキルを身につけることができます。今日から、人工知能の未来を創り出す一歩を踏み出しませんか? 🎉

Enroll now and embark on your journey to mastering machine learning and unlock the mysteries of neural networks and deep learning. Let's dive into the world of AI together!

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udemy ID
15/09/2022
course created date
26/09/2022
course indexed date
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