【Udemyレビュー】②米国AI開発者がやさしく教える深層学習超入門第二弾(画像認識)【Pythonで実践】
4.8(97件の評価)
講師:かめ
受講者数:1,640人
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講座の概要
概要
画像認識に特化したディープラーニングの理論と実装を、基礎から実践まで体系的に学べる講座であり、理論解説とPython実装を分けた構成により、柔軟な学習アプローチが可能で、実務での活用を見据えた実践的なスキルを習得できます。
学習内容
画像認識のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基礎理論から実装までを学び、Pythonでのスクラッチ実装とPyTorchを使用した実践的なディープラーニングモデルの構築方法を習得できます。
おすすめポイント
現役AI開発者による丁寧な数式解説と図解説明、DockerとJupyterLabを用いた実践的な開発環境の構築、そしてスクラッチ実装から最新フレームワークまでを体系的に学べる構成となっています。
こんな方におすすめ
画像認識分野のディープラーニングを基礎から実践レベルまで学びたい方、理論と実装の両方を体系的に理解したいエンジニアや研究者、データサイエンティストを目指す方に最適です。
こんな方には不向き
Pythonの基礎やNumPy、Matplotlibなどのデータサイエンス関連ライブラリの基礎知識がない方は、先にそれらの基礎を学習してから本講座に取り組むことをお勧めします。
評価スコア
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