ディープラーニング講座
36 学習者コース
Introduction to Neural Networks with Python
4 時間
25 章上級
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
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
Applied Computer Vision
4 時間 29 章中級
習得済みスキル： Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
コース
Deep Generative Models with Python
4 時間 21 章上級
習得済みスキル： Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
コース
PyTorch Essentials
3 時間 20 章上級
習得済みスキル： PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
コース
AI Ethics 101
1 時間 12 章初心者
習得済みスキル： AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness
コース
Attention Mechanisms Theory
2 時間 9 章上級
習得済みスキル： Attention Mechanisms Theory, Neural Network Architecture Analysis, Inductive Bias Reasoning, Model Scaling Concepts, Failure Mode Diagnosis
コース
Continual Learning and Catastrophic Forgetting
2 時間 9 章上級
習得済みスキル： Continual Learning Theory, Catastrophic Forgetting Analysis, Optimization in Neural Networks, Stability–Plasticity Trade-Offs, Parameter Space Geometry, Theoretical Limits of Learning
コース
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 時間 12 章初心者
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
Diffusion Models and Generative Foundations
2 時間 12 章上級
習得済みスキル： Diffusion Model Theory, Markov Chains in Generative Modeling, Variational Inference & ELBO, Score Matching, Stochastic Differential Equations (SDEs), ODE Formulations in Generative Models
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. | Applied Computer Vision | 4 時間 | 29 章 |
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