딥 뉴토끼 162은 제로 파트 1에서 시작되었습니다

소개

AI 팀에 배정 된 지 약 10 개월이 지났습니다 기계 학습과 딥 뉴토끼 162도 호황을 누리고 있습니다 이 분야는 이론, 수학적 공식, 구현 방법 등을 찾기가 어렵 기 때문에 처음부터 시작하려는 것은 경험이없는 사람들에게 큰 장애물 일 것입니다

그러나 다양한 라이브러리와 프레임 워크의 출현으로 경험이없는 사람들조차도 많은 장벽을 느끼지 않고 AI의 세계에 들어갈 수 있습니다 "흥미로워 보이기 때문에 시도해 볼게요!" 그러나 사람들이 어디서부터 시작 해야할지 또는 어떤 단계를 공부 해야하는지 모르기 때문에 사람들이 포기하게되는 경우가 있습니다

그래서 "Deep Learning부터 시작부터 시작"라는 제목으로, 나는 딥 뉴토끼 162에 대한 경험이없는 내가 AI 분야를 배우기 시작하고 실제로 이미지 판별자를 개발하는 방법에 대한 이야기를 소개하고 싶습니다 AI 팀에 할당 된 후 따라야 할 학습 단계를 처음으로 소개하는 것은 이번이 처음입니다

Python Mastered

AI 팀에 배정되기 전의 기술은 새로운 직원 교육뉴토끼 162 약 25 개월 동안 Java를 배우고 아래의 이전 기사뉴토끼 162 소개 된 Robocon 활동뉴토끼 162 약 5 개월 동안 C ++를 개발해야했으며 다른 언어에 대한 경험이 거의 없었습니다

약한 TDI가 ET Robocon Tokyo Regional Tournament, Part 1

/MISO/ETROBO2017-TOKYO-01

TDI의 Tadaima G2 팀은 2017 년 9 월 2 일과 3 일 Waseda University의 Nishi-Waseda 캠퍼스뉴토끼 162 개최 된 ET Robocon Tokyo 지역 토너먼트뉴토끼 162 첫 번째 전체 승리 (1 일)를 달성 할 수있었습니다

이것 가운데서 AI 팀에 할당되었지만 치 학습을 시작했을 때 많은 수치 계산이 포함되면 먼저 Python을 배우기로 결정했습니다 Python이 딥 뉴토끼 162에 적합한 세 가지 주요 이유가 있습니다

• 해석 된 언어입니다
  ⇒ 딥 뉴토끼 162을 시작하면 구현주기 → 실행 → 수정주기에서 종종 발전하므로 컴파일없이 결과를 대화식으로 볼 수있는 파이썬은 Java 또는 C ++보다 더 적합합니다

• 빠른 통계 처리 및 수치 계산을위한 풍부한 라이브러리
  ⇒ 처음부터 어려운 수학 공식을 구현할 필요가 없으며 이미 제공된 것들을 사용할 수 있으므로 구현하기가 비교적 쉽습니다

• 딥 뉴토끼 162 프레임 워크를 작동 할 수있는 인터페이스제공
  ⇒ 위의 내용에서는 딥 뉴토끼 162에서 일반적으로 사용되는 프레임 워크를 사용하므로 모델 구성과 같이 직관적으로 구현할 수 있습니다

위의 점에서 Python은 딥 뉴토끼 162에 적합하지만이 파이썬을 배우기 위해 다음 교육 자료를 사용했습니다

Udemy : [전세계 과정을 수강하는 50,000 명의 학생들] Python Data Science

이것은Udemy실제로 Jupyter 노트북을 사용하면서 배울 수 있으므로 코스를 진행하면 실용적인 기술을 얻게됩니다 비디오를 보는 데 시간이 조금 걸렸지 만 각 라이브러리 사용 방법, 데이터 분석의 기본 및 기계 학습에 노출되어 광범위한 것들을 배울 수있었습니다

[전세계 50,000 명의 학생] 실용적인 파이썬 데이터 과학

책 : Python3 Bill Lubanovic (저자)

이 내용은 기본뉴토끼 162 약간 고급 테마로 진행하는 것과 같습니다 경험이 없었기 때문에 약간의 장애물이 많은 지역이 많았으므로 사전으로 사용했습니다

[소개 Python3]

• 저자 : Bill Lubanovic
• 책 제목 : 소개 Python3
• 출판사 : O'Reilly Japan Co, Ltd
• 출판 연도 : 2015 년 12 월

Tensorflow와 딥 뉴토끼 162 경험

파이썬을 어느 정도 배우고 이해 한 후, 딥 뉴토끼 162의 세계에 들어갈 차례입니다 나는 더 많은 AI, 즉 머신 뉴토끼 162과 딥 뉴토끼 162, 그것을 경험하기 전에 공부하는 것이 더 낫다고 생각하지만, 제 경우에는 "일을 통해 딥 뉴토끼 162을 시도해 봅시다!" 그리고 Udemy 코스도 여기에서 가져갔습니다

Udemy : [4 일 만에 경험! 】 Tensorflow x Python 3 학습 경험 코스

비디오는 컨볼 루션, 풀링 및 딥 뉴토끼 162에 사용 된 역전과 같은 기본 메커니즘과 개념을 이해하기 쉬운 방식으로 설명 할 수 없었지만 비디오를 한 번만 본 후에는 실제로 이해할 수 없었기 때문에 계속해서 재생하는 것이 좋습니다 처음으로, 나는 딥 뉴토끼 162을위한 튜토리얼로 간주 될 수있는 손으로 쓴 편지 (MNIST) 인식 프로그램의 운영을 경험할 수 있었고, 모델을 구축하고 배우는 방법과 정확성을 바꾸는 방법에 대해 배울 수있었습니다 단계는 또한 자세히 설명되어 있으므로 먼저 시도하고 싶습니다! 이것은 다음과 같은 사람들에게 권장됩니다

[4 일 만에 경험! 】 Tensorflow x Python 3 학습 경험 코스

딥 뉴토끼 162의 이로하 배우기

나는 Udemy 과정으로 딥 뉴토끼 162의 세계를 경험했지만 다음 단계로서 나는 딥 뉴토끼 162에 대한 지식을 심화시키는 데 도움이되는 책과 온라인 교육 프로그램을 가져 왔습니다

도서 : 처음부터 딥 뉴토끼 162, Saito Yasutake (저자)

위에 소개 된 Udemy 코스는 유용한 라이브러리를 사용했지만이 책은 그러한 라이브러리를 사용하지 않고 처음부터이를 구현하는 개념을 사용하므로 블랙 박스 인 부품의 원리를 이해할 수 있습니다 처음에는 확실하지 않지만 딥 뉴토끼 162에서는 레이어를 심화시켜 단순히 모델을 구축하여 정확도를 향상시킬 수 있지만, 그 이유는 언급되어 있으며, 경험이없는 사람들조차도 이해할 수 있습니다 매우 도움이되었습니다 또한이 책을 계속 읽었을 때 우리 팀은 각 장에 대해 배운 것을 출력하고 전체 팀을 개선하는 데 어려움을 겪었습니다 입력만으로도 시도해보십시오

【딥 학습부터 처음부터】

• 저자 : Saito Kouki
• 책 제목 : 처음부터 딥 뉴토끼 162 - Python을 사용하여 딥 뉴토끼 162 이론 및 구현 배우기
• 출판사 : O'Reilly Japan Co, Ltd
• 출판 연도 : 2016 년 9 월
  

온라인 프로그램 : DL4US

DL4US는 "도쿄 Matsuo 대학교 (University of Tokyo Matsuo)가 감독하는"고급 딥 뉴토끼 162 엔지니어를 육성하기위한 응용 프로그램 중심의 무료 온라인 교육 프로그램 "입니다 (dl4us)

Jupyter 노트북 형식의 강의 자료는 매주 게시되며 이미지 인식과 딥 뉴토끼 162의 기본 사항신경 언어나는 주로 운동을 통해 모델 및 이미지 생성과 같은 광범위한 주제를 연구 할 수있었습니다 과제 제출을 통해 "모델의 학습 상태 확인 및 정확성 향상"과 같은 일련의 딥 뉴토끼 162 프로세스를 경험할 수 있습니다 즉, 실용적인 기술을 얻을 수 있습니다 또한 GPU를 사용하는 "ilectnet"이라는 웹 브라우저를 통해 액세스 할 수있는 클라우드에서 개발 환경을 사용할 수 있으므로 딥 뉴토끼 162을위한 좋은 환경이었으며 환경을 구축 할 필요없이 처리하는 데 시간이 걸립니다

*이 시점뉴토끼 162 두 번째 임기의 채용이 종료되었지만 우리는 미래에 채용이 계속 될 것이라고 생각합니다
참조, 도쿄 대학 Matsuo Research Institute는 DL4US 외에도 무료로 딥 뉴토끼 162 과정을 제공하므로 자세한 내용을 참조하십시오여기를 확인하십시오

다음 번에 이미지 판별자를 구현하려고 노력할 것입니다!

어떻게 마음에 드 셨나요? 각 콘텐츠에 대한 많은 세부 사항을 제공하지는 않았지만 딥 뉴토끼 162에 대한 경험이 없었으며 AI 팀에 배정되었으며 내가 축적 한 학습 단계를 소개했습니다 이시기에 소개 된 자료 중에서, 우리는 특히 "딥 뉴토끼 162"과 "DL4US"를 권장합니다 따라서 이것은 방금 시작하는 사람들에게 도움이되기를 바랍니다

다음 번에는 이미지 판별 자 구현 결과를 소개하고 교재뉴토끼 162 배운 내용을 활용하고 싶습니다

딥 뉴토끼 162은 제로 파트 2에서 시작되었습니다

/MISO/Study-Deep-Learning-2

우리는 이전 기사 (1 부)뉴토끼 162 배운 내용을 사용하여 이미지 판별자를 구현합니다 이미지 판별 자 구현뉴토끼 162 각 단계의 정확도 확인에 이르기까지 프로세스를 소개합니다

DeepLearning Started from Zero---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

/MISO/Study-Deep-Learning-3

이전 기사뉴토끼 162, 나는 AI 팀에 할당 된 이후로 배운 것들을 사용하는 초밥 성분 차별기의 구현을 소개했습니다 추론 결과는 약 45%의 인식 정확도 였으므로 이번에는 모델의 정확도를 향상 시키려고 노력할 것입니다