ディープラーニング講座
2,009 学習者コース
Introduction to Neural Networks with Python
4 時間
25 章上級
6 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
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
3 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
9 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
6 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
2 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
2 現在学習中
習得済みスキル： PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
コース
Computer Vision Essentials with Python
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
RAG Theory Essentials
1 時間 9 章中級
習得済みスキル： Retrieval-Augmented Generation Fundamentals, Semantic Retrieval Concepts, Document Chunking and Indexing, Vector Search Theory, RAG Pipeline Architecture, Knowledge Integration in LLMs, RAG Evaluation Metrics, Failure Analysis in RAG, RAG System Design Patterns
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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