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WalkSelf · AI、テクノロジー、エンジニアリング

AI・機械学習

古典的なアルゴリズムからモデルのデプロイまで、人工知能と機械学習の基礎を学びます。教師あり学習、教師なし学習、強化学習をカバーします。

11 subcategories · 98 courses total

AIと機械学習の基礎

人工知能の基本的な概念、歴史、さまざまな種類の機械学習アルゴリズムを学び、AIの世界への第一歩を踏み出しましょう。

テキスト、画像、コードなど、新しいコンテンツを生成する最先端のAIを探求します。GAN、VAE、大規模言語モデルなどのモデルを理解します。

ディープラーニング

人工ニューラルネットワークの世界へようこそ。TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを使用して、複雑なタスクに対応するディープラーニングモデルを構築、トレーニング、最適化する方法を学びます。

自然言語処理 (NLP)

コンピューターが人間の言語を理解、処理、生成できるように教えます。テキストの前処理や感情分析から、transformersや大規模言語モデルまでのトピックをカバーします。

MLOps (機械学習オペレーション)

本番環境で機械学習モデルをデプロイ、監視、維持するための原則と実践を学びます。データサイエンスと DevOps の間のギャップを埋めます。

AIの倫理とガバナンス

人工知能が社会に与える影響を理解します。AIシステムにおける公平性、説明責任、透明性、バイアスについて学び、責任ある開発のための原則を探ります。

コンピュータービジョン

機械が視覚的な世界を認識し、解釈できるようにします。ディープラーニングを用いた画像分類、物体検出、セグメンテーションについて学びましょう。

教師なし学習

ラベルなしデータに隠されたパターンや構造を発見します。クラスタリング、次元削減、アソシエーションルールマイニングなどのテクニックを探求します。

教師あり学習

最も一般的な機械学習のタイプをマスターします。ラベル付きデータに基づいて予測を行うモデルの構築方法を学び、回帰タスクと分類タスクをカバーします。

試行錯誤を通じて最適な意思決定を行うインテリジェントエージェントの構築方法を学びます。Q学習、方策勾配、およびその応用などの概念を探求します。

時系列予測

時系列データに基づいて将来の値を分析、予測します。ARIMA のような古典的な手法から、LSTM のような最新のディープラーニングアプローチまで、予測手法を習得します。