クラス紹介

このコースは、自動車、航空宇宙、電子機器、医療などさまざまな分野で使用されています ディープラーニング対処してる

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ディープラーニングは、人間の脳に触発された方法でデータを処理するようにコンピューターに教える人工知能 (AI) 技術の方法です。

画像、テキスト、音声、その他のデータに含まれる複雑なパターンを認識して、正確な洞察と予測を生成できます。通常、タスクを自動化するには人間の知性が必要です。

ディープラーニングこれらは彼らがしている素晴らしいことです。

自動運転車の塗装標識や歩行者を自動的に検出します。
防衛システムは、衛星画像内の対象領域に自動的にフラグを付けます。
がん細胞は、診断プロセス中に医療画像を分析することで自動的に検出されます。
人や物が危険な距離内にあることを自動的に検出します。

TensorFlow 2.0 をベースにしたトランジションモデルを使っても大丈夫です！

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✅ このレッスンは難しいです ディープラーニングこのクラスはそれを最も簡単で明確な方法で解決したクラスです。

選挙人予測、患者予測、画像などの実践的なトピックを交えながら、データスケーリング、学習ユニットの設定、学習率/隠れ層/ニューロンの数、重みの初期化、活性化関数の選択、高速オプティマイザーの適用、オーバーフィット規制などの難しい概念をわかりやすい方法で伝え、ディープラーニングのプロセス全体をカバーします。

コース効果

ディープラーニングのコアコンセプトと、DNN、CNN、RNNなどのディープラーニングアルゴリズムとコアモデルの理論をマスターする
収集したデータのスケーリングや列車・試験データのセグメンテーションなどを通じて、定量的データ、画像、文書などを直接予測し、実践的なデータ分析を体験することができます。
構築したディープラーニングモデルからさまざまなハイパーパラメータ調整法を学習することで、予測力が最も高い最適なモデルを導き出します。

推奨ターゲット

AI データアナリストになりたいビジネスパーソンや求職者
ディープラーニングを通じて予測可能性を高め、プロセスを自動化したい開発者
ディープラーニングのアルゴリズムを学習することで、反復作業の効率性や予測可能性を高めたい人
従来の統計分析に加えて、最新のディープラーニング技術を用いて研究成果を出したい研究者

このクラスが特別な理由は2つあります。

① 20年以上の経験を持つデータ分析専門家によるディープラーニング講義

② さまざまな実践的なトピックで分析プロセス全体を実行する実践的な準備カリキュラム

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20年の経験を持つデータ専門家からPythonディープラーニングのクラスを学ぶ

20年の経験を持つデータ専門家からPythonディープラーニングのクラスを学ぶ