ディープラーニング講座
1,919 学習者コース
Introduction to Neural Networks with Python
4 時間
25 章上級
5 現在学習中
習得済みスキル： Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
コース
Introduction to NLP with Python
5 時間 29 章上級
1 現在学習中
習得済みスキル： Natural Language Processing, Natural Language Handling
コース
Introduction to TensorFlow
2 時間 16 章中級
2 現在学習中
習得済みスキル： TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
コース
Recurrent Neural Networks with Python
3 時間 22 章中級
習得済みスキル： Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
コース
Prompt Engineering Basics
1 時間 9 章初心者
3 現在学習中
習得済みスキル： Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation
コース
Mathematics for Data Science with Python
5 時間 51 章初心者
9 現在学習中
習得済みスキル： Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
コース
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 時間 12 章初心者
4 現在学習中
習得済みスキル： Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
コース
PyTorch Essentials
3 時間 20 章上級
1 現在学習中
習得済みスキル： PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
コース
Applied Computer Vision
4 時間 29 章中級
2 現在学習中
習得済みスキル： Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
コース
Evaluation Metrics in Machine Learning with Python
2 時間 16 章中級
習得済みスキル： Classification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) , Regression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) , Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) , Dimensionality reduction evaluation , Anomaly detection evaluation , Cross-validation techniques
コース
Loss Functions in Machine Learning
2 時間 15 章中級
習得済みスキル： Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison
コース
Transfer Learning Essentials with Python
1 時間 11 章初心者
1 現在学習中
習得済みスキル： Transfer Learning Fundamentals, Fine-tuning Pre-trained Models, Transfer Learning in CV, Transfer Learning in NLP
テクノロジースキルの魅力を存分に味わいましょう！AIアシスタントがリアルタイムのフィードバック、パーソナライズされたヒント、エラーの説明を提供し、自信をもって学習できるようサポートします。
ワークスペースを利用すれば、プラットフォーム上で直接プロジェクトを作成・共有できます。利便性のためにテンプレートもご用意しています
キャリア開発を自分でコントロールし、最新技術の習得への道を歩み始めましょう
実践的なプロジェクトでポートフォリオを強化し、潜在的な雇用主に実務能力をアピールしましょう
ディープラーニング講座: 主要情報と質問
250以上の高評価コース修了証明書全てのコースにAIアシスタント付き
40+ hands-on Real-world projectsパーソナライズされた学習トラック無制限のワークスペース250以上の高評価コース修了証明書全てのコースにAIアシスタント付き40+ hands-on Real-world projectsパーソナライズされた学習トラック無制限のワークスペース1. | Pythonによるニューラルネットワーク入門 |  4 時間 |  25 章 |
2. | Introduction to NLP with Python | 5 時間 | 29 章 |
3. | Introduction to TensorFlow | 2 時間 | 16 章 |
4. | Recurrent Neural Networks with Python | 3 時間 | 22 章 |
5. | プロンプトエンジニアリング基礎 | 1 時間 | 9 章 |
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