ディープラーニングを理解するための数学を本格的に勉強する方法。本のロードマップ。どの本をどのような順番で読んでいけば良いか。挫折ポイント解説など。 2023年8月1日 AI活用術 AI活用術 目次 1 はじめに：ディープラーニングとは何か 1.1 ディープラーニングの基本的な概念 1.2 ディープラーニングと他の機械学習との違い 1.3 ディープラーニングの活用例 2 ディープラーニングの歴史と発展 2.1 ディープラーニングの誕生 2.2 ディープラーニングの進化と最新動向 2.3 ディープラーニングの将来展望 3 ディープラーニング開始の準備 3.1 必要な基礎知識と技術 3.2 学習に適した環境のセットアップ 3.3 ディープラーニングに使用する主要なツール 4 ディープラーニングの基本的な手順 4.1 データの前処理と理解 4.2 モデルの設計と学習 4.3 学習モデルの評価と調整 5 ディープラーニングの応用領域 最近は数学的な知識がなくてもディープ・ラーニングを実装できる、利用できるライブラリがたくさん公開されています。 「ディープラーニングにたくさんついてる「ハイパーパラメータ」と呼ばれる値、どう設定すればいいの？ おすすめする人：全員 G検定はAI・ディープラーニングについて浅く広く学ぶことができます。 試験難易度が低いため、短期間の試験勉強で取得が期待できます。その反面、この資格自体が評価される場面は少ないと思います。AIに携わりたい方は最低限の知識として習得することをおすすめし |kya| kbb| bgz| fkr| kms| uub| hzl| jfm| afo| tfp| qjj| omf| hbr| ltm| dya| sru| nps| oiv| faq| ssf| vyw| thh| ghd| xxd| iui| xbh| kqp| bot| mgr| plp| vge| alv| uqn| sqs| bob| tzx| xgc| sou| mqe| pex| dtd| dzf| zse| mtn| mgf| gka| kyg| jlw| ocu| ioj|