クラスについて
💻 このコース CNNとRNNの両方の理論と実践を網羅する中級コース以下で構成されています
CNN と RNN はディープラーニング技術の代表的なモデルであり、効率的なデータ処理を可能にします。CNN (畳み込みニューラルネットワーク) とRNN (リカレントニューラルネットワーク) の理論を学び、関連する演習を通じてディープラーニングモデルを理解する。特に、CNNやRNNの原理を理解するために、数学的な内容を扱ったり、自分たちでネットワークを構築したりしています。CNN と RNN の演習を通してディープラーニングを完全に理解しましょう！
コース効果
- CNN や RNN などの深層学習の原理や深層学習理論を理解できる。
- CNN や RNN などのネットワークを自分で構築できます。
- 問題は、与えられたデータからのディープラーニングモデルによって解決できます。
推奨ターゲット
- 機械学習/ディープラーニングの基礎知識がある方
- ある程度Pythonを学んだことがある人
- CNN、RNNなどの理論は履修したことがあるが、練習に苦労している人
- CNNやRNNについてもう一度学びたい人
クラスカリキュラム1
Pythonによるディープラーニング、理論から実践まで
クラス情報
2023年5月24日 (正午) 受講開始
中級 難易度 · 動画 13個 · 添付ファイル 1個
총 5時間 21分
韓国語 音声
字幕
クリエイター紹介
