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\nデータサイエンティスト
林祐輔\n" }, "uniqueId": "fc-block-1-m6ti4ut9b", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-2-focy3aqqd", "layout": { "id": "301", "description": "풀사이즈 동영상", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useVideoLeft", "type": "checkbox", "description": "use video center" }, { "name": "videoPlatformType", "type": "select", "description": "videoPlatformType", "options": [ "Youtube", "Vimeo" ] }, { "name": "videoWidth", "type": "number", "description": "video width" }, { "name": "video", "type": "video", "description": "video" } ], "values": { "backgroundColor": "", "useVideoLeft": false, "videoPlatformType": "Youtube", "videoWidth": 980, "video": "" }, "template": "

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\n講座の様子を
少しだけ公開します！\n" }, "uniqueId": "fc-block-4-l2jtla4mq", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-5-llryrhna5", "layout": { "id": "302", "description": "1~3단 동영상과 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "font color" }, { "name": "titleSize", "type": "select", "description": "title size", "options": [ "fc-h5-text", "fc-h6-text" ] }, { "name": "contentSize", "type": "select", "description": "content size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "videoPlatformType1", "type": "select", "description": "videoPlatformType1", "options": [ "Youtube", "Vimeo" ] }, { "name": "video1", "type": "video", "description": "video1" }, { "name": "title1", "type": "textarea", "description": "title1 text" }, { "name": "content1", "type": "textarea", "description": "content text" }, { "name": "videoPlatformType2", "type": "select", "description": "videoPlatformType2", "options": [ "Youtube", "Vimeo" ] }, { "name": "video2", "type": "video", "description": "video2" }, { "name": "title2", "type": "textarea", "description": "title2 text" }, { "name": "content2", "type": "textarea", "description": "content text" }, { "name": "videoPlatformType3", "type": "select", "description": "videoPlatformType3", "options": [ "Youtube", "Vimeo" ] }, { "name": "video3", "type": "video", "description": "video3" }, { "name": "title3", "type": "textarea", "description": "title3 text" }, { "name": "content3", "type": "textarea", "description": "content text" } ], "values": { "backgroundColor": "", "fontColor": "#000000", "titleSize": "fc-h5-text", "contentSize": "fc-h6-text", "videoPlatformType1": "Youtube", "video1": "", "title1": "", "content1": "", "videoPlatformType2": "Youtube", "video2": "", "title2": "", "content2": "", "videoPlatformType3": "Youtube", "video3": "", "title3": "", "content3": "" }, "template": "

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\n基盤となる知識について
\n段階的に理解を深めていきます\n" }, "uniqueId": "fc-block-14-f5ikak0l0", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-15-a8chmt8ax", "layout": { "id": "203", "description": "1~4단 이미지와 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "textColor", "type": "text", "description": "text color" }, { "name": "buttonColor", "type": "text", "description": "button color" }, { "name": "buttonTextColor", "type": "text", "description": "button text color" }, { "name": "useTextCenter", "type": "checkbox", "description": "use text center" }, { "name": "useColumnInMobile", "type": "checkbox", "description": "모바일에서 2단 컬럼을 생성합니다" }, { "name": "titleSize", "type": "select", "description": "title size", "options": [ "fc-h5-text", "fc-h6-text" ] }, { "name": "contentSize", "type": "select", "description": "content size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "imageUrl1", "type": "image", "description": "230 x 152" }, { "name": "title1", "type": "textarea", "description": "title1 text" }, { "name": "content1", "type": "textarea", "description": "content text" }, { "name": "useNewTab1", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "buttonLabel1", "type": "text", "description": "버튼에 들어갈 문구를 입력해주세요. 입력내용이 없으면 버튼은 사라집니다." }, { "name": "buttonLink1", "type": "text", "description": "이미지와 버튼에 삽입할 링크를 입력해주세요." }, { "name": "imageUrl2", "type": "image", "description": "230 x 152" }, { "name": "title2", "type": "textarea", "description": "title2 text" }, { "name": "content2", "type": "textarea", "description": "content text" }, { "name": "useNewTab2", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "buttonLabel2", "type": "text", "description": "버튼에 들어갈 문구를 입력해주세요. 입력내용이 없으면 버튼은 사라집니다." }, { "name": "buttonLink2", "type": "text", "description": "이미지와 버튼에 삽입할 링크를 입력해주세요." }, { "name": "imageUrl3", "type": "image", "description": "230 x 152" }, { "name": "title3", "type": "textarea", "description": "title3 text" }, { "name": "content3", "type": "textarea", "description": "content text" }, { "name": "useNewTab3", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "buttonLabel3", "type": "text", "description": "버튼에 들어갈 문구를 입력해주세요. 입력내용이 없으면 버튼은 사라집니다." }, { "name": "buttonLink3", "type": "text", "description": "이미지와 버튼에 삽입할 링크를 입력해주세요." }, { "name": "imageUrl4", "type": "image", "description": "230 x 152" }, { "name": "title4", "type": "textarea", "description": "title4 text" }, { "name": "content4", "type": "textarea", "description": "content text" }, { "name": "useNewTab4", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "buttonLabel4", "type": "text", "description": "버튼에 들어갈 문구를 입력해주세요. 입력내용이 없으면 버튼은 사라집니다." }, { "name": "buttonLink4", "type": "text", "description": "이미지와 버튼에 삽입할 링크를 입력해주세요." } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "textColor": "", "buttonColor": "#466eff", "buttonTextColor": "#ffffff", "useTextCenter": false, "useColumnInMobile": false, "titleSize": "fc-h5-text", "contentSize": "fc-h6-text", "imageUrl1": "", "title1": "", "content1": "", "useNewTab1": true, "buttonLabel1": "", "buttonLink1": "", "imageUrl2": "", "title2": "", "content2": "", "useNewTab2": true, "buttonLabel2": "", "buttonLink2": "", "imageUrl3": "", "title3": "", "content3": "", "useNewTab3": true, "buttonLabel3": "", "buttonLink3": "", "imageUrl4": "", "title4": "", "content4": "", "useNewTab4": true, "buttonLabel4": "", "buttonLink4": "" }, "template": "

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変換行列の視覚的な理解

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線形回帰モデルの説明

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ニューラルネットを
使った回帰モデルの説明１\n

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ニューラルネットを
使った回帰モデルの説明２\n

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最適化の視覚的な理解
（情報幾何の初歩）

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勾配降下法の説明１

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勾配降下法の説明２

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深層生成モデルの潜在空間の視覚化

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\nデータサイエンティスト ", "textSize2": "fc-content-text", "text2": "
\n\nはじめまして
\nデータサイエンティストの林祐輔です。
\n思考実験を出発点にして
\n物理現象の核心を抽出していく
\nアインシュタイン博士の研究スタイルに憧れ
\n大学院修士までの計６年間、物理学を学びました。
\n様々な専門用語が飛び交う研究の現場は
\n私にとって非常にエキサイティングな場所でしたが
\nこの世界のもう一つの側面である人間の感情や
\n社会、政治経済に触れずに生きていくことに疑問も
\n感じていました。そこで一念発起し
\n日本銀行の総合職として、国内外の景気動向分析や
\n日銀短観の集計・分析を通じて経済統計の構造と
\n解釈について深い知識を得ました。\n

\nその後、民間企業が保有する
\nオルタナティブデータを使った研究やビジネスに
\n関心を持ち、ベンチャー企業に転職しました。
\n現在はオルタナティブデータと機械学習を
\n組み合わせた先端的な分析を駆使して、
\n企業やマクロ経済の隠れたシグナルを発見する
\nプロジェクトに携わっています。
\n
\nこの講座では、21世紀の国際社会を根本から
\n変えていこうとしているディープラーニングの数学を
\n高校数学レベルの基礎から学ぶことができます。
\nこの講座を通じて、みなさんのお仕事や知的生活に活かせる
\n\"数理的な知\"を身につけるお手伝いができれば、と願っています。\n\n\n\n\n" }, "uniqueId": "fc-block-19-uu6zdjc5n", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-19-gx7j16yn2", "layout": { "id": "802", "description": "강사소개 + 링크버튼", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "60 x 60" }, { "name": "titleSize", "type": "select", "description": "title size", "options": [ "fc-h5-text", "fc-h6-text" ] }, { "name": "title1", "type": "text", "description": "title1" }, { "name": "title2", "type": "text", "description": "title2" }, { "name": "contentSize", "type": "select", "description": "content size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "content1", "type": "textarea", "description": "content1" }, { "name": "content2", "type": "textarea", "description": "content2" }, { "name": "useNewTab", "type": "checkbox", "description": "" }, { "name": "link", "type": "url", "description": "link url" }, { "name": "linkLabel", "type": "text", "description": "link label" } ], "values": { "paddingTop": 0, "paddingBottom": 0, "backgroundColor": "", "imageUrl": "", "titleSize": "fc-h5-text", "title1": "", "title2": "강사님 한마디", "contentSize": "fc-content-text", "content1": "", "content2": "", "useNewTab": true, "link": "", "linkLabel": "강사님 인터뷰 보기" }, "template": "

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\n AI-Studio (M-AIS) : 主任研究員
\n前) ナウキャスト : チーフデータサイエンティスト
\n前) 日本銀行 : エコノミスト（総合職入行）", "content2": "\n【学歴】
\n2011年九州大学大学院理学部物理学専攻博士前期課程修了
\n2009年九州大学理学部物理学科卒業\n

\n【活動】
\nNeurIPS、ICLR、IBIS等への参加
\nその他、機械学習と神経科学、物理学のクロスオーバー領域において、プライベートな研究会やセミナーで発表多数\n

\n【参加プロジェクト・研究】
\n・事象の地平面を隔てた領域間での量子エンタングルメントの研究
\n・日本・海外各国のマクロ景気動向分析
\n・新日銀ネットの開発プロジェクト
\n・夜間光衛星画像を使ったマクロ経済指標・企業活動のナウキャスティング
\n・銀行口座データを使ったマクロ経済指標・企業活動のナウキャスティング
\n・地理空間データを使ったマクロ経済指標・企業活動のナウキャスティング
\n・Point of Salesデータを使ったマクロ経済指標・企業活動のナウキャスティング
\n・クレジットカードデータを使ったマクロ経済指標・企業活動のナウキャスティング
\n・Google検索トレンドデータを使ったマクロ経済指標・企業活動のナウキャスティング
\n・ディープラーニングを使ったメタ学習手法の提案
\n・深層生成モデルの潜在空間の構造と相転移", "useNewTab": true, "link": "https://twitter.com/hayashiyus", "linkLabel": "Twitter" }, "uniqueId": "fc-block-20-4n6k1xlhp", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-21-oytk0xxqc", "layout": { "id": "101", "description": "1단 자유 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useTextCenter", "type": "checkbox", "description": "use text center" }, { "name": "textSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "textColor", "type": "text", "description": "text color" }, { "name": "text", "type": "textarea", "description": "text" } ], "values": { "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "backgroundColor": "", "useTextCenter": false, "textSize": "fc-h1-text", "textColor": "#000000", "text": "" }, "template": "

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基本的な概念を理解 ", "content2": "\nデータサイエンティストの業務では、決定木ベースのモデルなど、様々な機械学習モデルを使って分析を行います。機械学習の基本的な概念を理解していれば、ディープラーニング以外のモデルを使う際でも素早く適応できます。本講座では、訓練と検証、学習と推論、汎化誤差と経験誤差など、機械学習に関する基本的な概念を学べます。\n" }, "uniqueId": "fc-block-22-6pxrn6vwt", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-26-khrdz77yf", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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活用するために必要な
数学を基礎から丁寧に解説 ", "content2": "\n\n線形代数、確率論の基本から出発し、ディープラーニングがなぜここまで広く使われるようになったのか、を説明する万能近似定理や機械学習全般にみられる過学習の問題、そしてそれを緩和するための正則化テクニックなど、ディープラーニングの基本にある「数学」を例題を解きながら身につけることができます。\n" }, "uniqueId": "fc-block-24-3cvaalk9j", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-27-i5a566gmi", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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理解するための土台作り ", "content2": "\n\n驚くほど早いスピードで研究が進むディープラーニング。次々に新しい概念が生まれ、それを使った新しいサービスや製品が企業から提供され続けています。本講座の内容だけでその研究の最前線に追いつくことは難しくても、関連する論文に登場する用語の大部分について数式レベルで理解できるようになる専門性を磨くことができます。\n" }, "uniqueId": "fc-block-26-2ns6qbuc5", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-32-tdpw5ddtc", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n下記のような内容を
学べます。\n" }, "uniqueId": "fc-block-28-o21vr65br", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-30-teagc548z", "layout": { "id": "211", "description": "2단/3단 캐러셀", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "숫자 입력" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "숫자 입력" }, { "name": "columnCount", "type": "select", "description": "default - 3columns", "options": [ "3", "2" ] }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "배경 색상" }, { "name": "colorTheme", "type": "select", "description": "네가지 테마중 하나를 선택할 수 있습니다.
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数学の知識", "text2": "ディープラーニングには非常に広範な分野の数学が使われていますが、実務のために全てを網羅する必要はありません。線形代数、確率論、最適化理論などのエッセンスを学ぶことで、ディープラーニングを使って実務的な課題を解くには十分なレベルの知識を習得することができます。" }, { "imageUrl": "https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202210/110802-465/datascientist-hayashi-jp-detail-09.png", "text1": "ディープラーニングにタスクを
解かせるために必要なノウハウ", "text2": "ディープラーニングにはいくつかのモデルがあり、それぞれ得意なタスクが違います。時系列データの先行きの予測、傷んだリンゴが写った画像の識別といった様々なタスクに対して、どのモデルを使うのが適切か、自分で判断できるようなスキルを身につけます。さらに演習課題のJupyter Notebookを参考にしながら、ディープラーニングに実務的なタスクを解かせることができるようになります。" }, { "imageUrl": "https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202210/082530-465/datascientist-hayashi-jp-detail-03.png", "text1": "ディープラーニングの内部で
起こっている現象を視覚的に理解", "text2": "ディープラーニングには膨大な数のパラメータが使われています。そのためパラメータ空間内の出来事を視覚化するには超高次元空間の可視化が必要になりますが、とても難しいためディープラーニングの数学を視覚的に理解することに注力したテキストは多くありません。超高次元空間の現象を低次元空間に落とし込んで視覚化するテクニックや、簡単なトイモデルに置き換えて考えることで、数学に苦手意識を持つ方でも直観的に理解できるようなノウハウをお教えします。" } ] }, "uniqueId": "fc-block-29-9622wt3bz", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-45-6ojnqtnn9", "layout": { "id": "211", "description": "2단/3단 캐러셀", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "숫자 입력" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "숫자 입력" }, { "name": "columnCount", "type": "select", "description": "default - 3columns", "options": [ "3", "2" ] }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "배경 색상" }, { "name": "colorTheme", "type": "select", "description": "네가지 테마중 하나를 선택할 수 있습니다.
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議論するための前提知識", "text2": "専門家と議論する際、モデル開発上の課題がどこにあるのか、という問題意識の擦り合わせができていないために議論がうまく噛み合わない、といった事態が起こりがちです。こうした事態を回避するためには、その課題を専門家と素早く共有することが重要になります。ディープラーニングの数学をきちんと理解し、専門家と問題意識をスムーズに共有するためのコツをお伝えします。" }, { "imageUrl": "https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202210/151416-465/datascientist-hayashi-jp-detail-08.png", "text1": "過学習を緩和させディープラーニングの学習を進めるためのテクニック", "text2": "現実の課題解決にディープラーニングを使ってみると、モデルの選択ミスや過学習など、学習の失敗につながる落とし穴がいくつも潜んでいることに気がつきます。この講座では、こうした落とし穴の代表的な事例について紹介した後、それらを回避するための理論とテクニックを説明します。" }, { "imageUrl": "https://storage.googleapis.com/static.fastcampus.co.kr/prod/uploads/202210/082735-465/datascientist-hayashi-jp-detail-06.gif", "text1": "豊富な例題と自習用の
演習課題で応用力をアップ", "text2": "理論を学ぶセクションでは、各セクションに１つ以上の演習の時間が用意されています。豊富な例題を自分の手で解くことで理論を習得し、さらに自習用の演習課題まで解くことで、実務的なタスクにディープラーニングを適用できるようになります。" } ] }, "uniqueId": "fc-block-30-4i0usj9mn", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-2-6dq0ct0za", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n55講のカリキュラム内容の
\nご紹介\n" }, "uniqueId": "fc-block-32-4y9bs99a0", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-39-w7k9sp9cx", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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ディープラーニングの簡単な歴史とカリキュラムの説明

\n03. Basic Concepts in Machine Learning\n
訓練データ、検証データ、テストデータと交差検証\n

\n04. Basic Concepts in Machine Learning\n
分類と回帰、教師あり学習、教師なし学習、強化学習\n

\n05. Basic Concepts in Machine Learning\n
識別モデルと生成モデル\n" }, "uniqueId": "fc-block-36-d1orsw3df", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-42-mtddpgz4k", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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ベクトル・行列\n

\n07. Linear algebra (2)
変換としての行列\n

\n08. Linear algebra (3)
多変数テイラー展開とヘッセ行列、最小2乗法\n

\n09. Linear algebra (4)
演習①\n

\n10. Probability theory (1)
確率変数、平均、分散\n

\n11. Probability theory (2)
正規分布、大数の法則\n

\n12. Probability theory (3)
条件付き確率とベイズの定理\n

\n13. Probability theory (4)
カルバックライブラーダイバージェンス、サノフの定理\n

\n14. Probability theory (5)
尤度、赤池情報量基準\n

\n15. Probability theory (6)
汎化誤差と経験誤差\n

\n16. Probability theory (7)
演習②" }, "uniqueId": "fc-block-38-uh5romf1t", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-44-7x5f8ozz4", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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線形回帰モデル、基底関数の選択\n

\n18. Linear regression models (2)
一般化線形回帰モデル、ポアソン回帰モデル、ロジスティック回帰モデル\n

\n19. Linear regression models (3)
階層ベイズモデル、ガウス過程回帰モデル\n

\n20. Linear regression models (4)
演習①\n

\n21. Neural networks (1)
順伝播型ニューラルネット、勾配降下法とニュートン・ラフソン法\n

\n22. Neural networks (2) \n
万能近似定理、過学習と正則化\n

\n23. Neural networks (3)
誤差逆伝播法\n

\n24. Neural networks (4)
ヘッセ行列を利用した学習\n

\n25. Neural networks (5)
分類モデルの学習\n

\n26. Neural networks (6)
演習②" }, "uniqueId": "fc-block-40-grwkw8r3t", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-47-bvwefq15b", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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畳み込みニューラルネット\n

\n28. Advanced Neural Networks (2)
畳み込みニューラルネット\n

\n29. Advanced Neural Networks (3)
再帰型ニューラルネット\n

\n30. Advanced Neural Networks (4)
再帰型ニューラルネット\n

\n31. Advanced Neural Networks (5)
演習①\n

\n32. Advanced Neural Networks (6)
自己符号化器\n

\n33. Advanced Neural Networks (7)\n
ボルツマンマシン\n\n

\n34. Advanced Neural Networks (8)\n
深層強化学習\n\n

\n35. Advanced Neural Networks (9)
深層強化学習\n\n

\n36. Advanced Neural Networks (10) \n
演習②\n\n

\n37. Advanced Neural Networks (11)
トランスフォーマー\n\n

\n38. Advanced Neural Networks (12)
拡散モデル (Diffusion model)\n

\n39. Advanced Neural Networks (13)
演習③" }, "uniqueId": "fc-block-42-npy34onlz", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-49-vkpsp9dft", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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深層学習の最適化、確率的勾配降下法\n

\n41. Optimization Methods (2)
過学習の緩和① 正則化\n

\n42. Optimization Methods (3)
過学習の緩和② ドロップアウト\n

\n43. Optimization Methods (4)
過学習の緩和③ アーリーストッピング\n

\n44. Optimization Methods (5)
演習①\n

\n45. Optimization Methods (6)
学習のトリック① データ正規化\n

\n46. Optimization Methods (7)
学習のトリック② データ拡張\n

\n47. Optimization Methods (8)
学習のトリック② 勾配消失の緩和スキップ結合\n

\n48. Optimization Methods (9)
学習のトリック③ 複数ネットの平均アンサンブル\n

\n49. Optimization Methods (10)
学習のトリック④ 活性化関数の選択\n

\n50. Optimization Methods (11)
学習のトリック⑤ 学習率の調整\n

\n51. Optimization Methods (12)
演習②" }, "uniqueId": "fc-block-44-mzrmfj1z2", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-51-3sfd1ukpr", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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深層学習の不思議さ、既存理論との矛盾\n

\n53. Mysteries of Deep Learning (2)
二重降下現象\n

\n54. Mysteries of Deep Learning (3)
物理現象との相似性" }, "uniqueId": "fc-block-46-ryenamkrs", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-36-qyuth9stq", "layout": { "id": "403", "description": "아이콘 가로 가변형 카드", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "cardType", "type": "select", "description": "card type", "options": [ "row", "column" ] }, { "name": "cardWidth", "type": "number", "description": "480 ~ 980" }, { "name": "useCardLeft", "type": "checkbox", "description": "use card left" }, { "name": "cardBackgroundColor", "type": "text", "description": "card background color" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "border size", "options": [ 1, 2 ] }, { "name": "imageUrl", "type": "image", "description": "100 x 100" }, { "name": "imageSize", "type": "text", "description": "20 ~ 100" }, { "name": "fontSize", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "fontColor", "type": "text", "description": "#000000" }, { "name": "content", "type": "textarea", "description": "content" } ], "values": { "backgroundColor": "", "cardType": "row", "borderColor": "#000000", "borderSize": 1, "cardWidth": 980, "useCardLeft": false, "cardBackgroundColor": "", "imageUrl": "", "imageSize": 100, "fontSize": "fc-content-text", "fontColor": "#000000", "content": "" }, "template": "

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産業界にいながら科学者として生きるには" }, "uniqueId": "fc-block-48-s7ehkjr3s", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-53-omb637jmz", "layout": { "id": "103", "description": "배경이미지가 있는 1단 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useTextLeft", "type": "checkbox", "description": "use text left" }, { "name": "backgroundColorOpacity", "type": "number", "description": "1~100" }, { "name": "backgroundImageUrl", "type": "image", "description": "1920 x auto" }, { "name": "mobileBackgroundImageUrl", "type": "image", "description": "mobile background image url" }, { "name": "textColor", "type": "text", "description": "font color" }, { "name": "textSize1", "type": "select", "description": "text size1", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "text1", "type": "textarea", "description": "text1" }, { "name": "textSize2", "type": "select", "description": "text size2", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "text2", "type": "textarea", "description": "text2" } ], "values": { "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "backgroundColor": "", "useTextLeft": false, "backgroundColorOpacity": 50, "backgroundImageUrl": "", "mobileBackgroundImageUrl": "", "textColor": "#000000", "textSize1": "fc-h1-text", "text1": "", "textSize2": "fc-content-text", "text2": "" }, "template": "

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\n\nデータサイエンティスト林祐輔が
\nお話したいこと\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "text2": "" }, "uniqueId": "fc-block-49-w3ju08qfq", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-56-jepo9jwqv", "layout": { "id": "102", "description": "2단 자유 텍스트", "icon": "\n", "params": [ { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "useTextCenter", "type": "checkbox", "description": "use text center" }, { "name": "textSize1", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "textColor1", "type": "text", "description": "text color" }, { "name": "text1", "type": "textarea", "description": "text" }, { "name": "textSize2", "type": "select", "description": "text size", "options": [ "fc-h1-text", "fc-h2-text", "fc-h3-text", "fc-h4-text", "fc-h5-text", "fc-h6-text", "fc-content-text" ] }, { "name": "textColor2", "type": "text", "description": "text color" }, { "name": "text2", "type": "textarea", "description": "text" } ], "values": { "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "backgroundColor": "", "useTextCenter": false, "textSize1": "fc-h1-text", "textColor1": "#000000", "text1": "", "textSize2": "fc-h1-text", "textColor2": "#000000", "text2": "" }, "template": "

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\n\nディープラーニングをするにあたって、数学知識が必要な理由をお教えください。\n\n\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "textColor2": "#333", "text2": "

\n\nビジネス本の解説を読んでディープラーニングを理解したつもりになっても、比喩を使った抽象的な理解がほとんどで、ディープラーニングを数式として理解していないと、エンジニアや研究者などの専門家と具体的な議論をすることができない場合が多いです。実はディープラーニングの基礎にある数学はシンプルです。その基礎的な数学を身につけると、ディープラーニングがどういうメカニズムで学習や推論を行なっているのか、を数式レベルで理解できるようになり、専門家とも有意義な議論ができるようになります。\n" }, "uniqueId": "fc-block-50-3k33gvmhs", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-60-6182og3mk", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n\nデータ活用やデータ分析により、業務に与えられる肯定的な影響やメリット、またどのような活用方法が考えられるのかお話しください。\n\n\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "textColor2": "#333", "text2": "

\n我々は日常生活や業務の様々なレベルで日々繰り返し意思決定を行っています。データ、そして機械学習モデルは、我々の意思決定を助ける強力なツールの１つです。例えば、スマートフォンのGPSデータを追跡することで、自社製品の原材料に使う農産物の１次サプライヤーの状況が明らかになったりします。また、COVID-19の流行という国際的なパンデミックの最中、多くの国の政府が給付金の一斉給付を行いました。その際、銀行口座の決済データを分析することで、パンデミックによって収入が大きく減った人々が社会のどこにいたのかを可視化することができました。こうしたデータ分析の成果を活用すれば、よりスマートな給付金の支給プロセスを作れるはずです。このようにデータ分析には、企業や社会、そして一人ひとりの個人の生活をより良くする力があると思っています。" }, "uniqueId": "fc-block-52-3lga6qvm3", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-61-t8mq7z0et", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n\n本講座の受講後に到達できる目標について具体的にお教えください。\n\n\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "textColor2": "#333", "text2": "

\n線形代数、確率論の初歩から出発して、カルバックライブラーダイバージェンス、情報量基準、万能近似定理などのディープラーニングの理解にとって重要な概念を学んでいきます。さらに畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、自己符号化器、ボルツマンマシン、深層強化学習といった現代的なディープラーニングのパーツの特徴を理解し、過学習の回避方法やモデルの学習時に注意すべきポイントが身につきます。ここまで学んだら、あとは自分の興味がある最近の論文をみつけてきて、その論文の解読に挑戦してみるというのも一案です。セクション７～８のボーナストラックでは、二重降下現象のような最先端の話題にも触れていますので楽しみにしてください。" }, "uniqueId": "fc-block-54-8vig98zdw", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-62-uegahed1z", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n\n講師さまがお考えになる、今後の該当業界の市場性、展望についてお話しください。\n\n\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "textColor2": "#333", "text2": "

\nディープラーニングや機械学習をビジネスで利用する機会は今後も拡大し続けると思います。テキストからCGや映像を生成したり、リアルタイムの自動翻訳機といった未来がすぐそこまで来ています。また、そうした技術をGPSデータや衛星画像などのオルタナティブデータと組み合わせることで、これまでになかった技術やサービスが生まれる可能性があると思っています。社会の様々なところで、データ×ディープラーニング（機械学習）の新しい使われ方を見ることになると思います。\n\n" }, "uniqueId": "fc-block-56-vnoxa3oka", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-55-n20byggz5", "layout": { "id": "003", "description": "문단 구분 선", "icon": "\n", "params": [ { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" }, { "name": "paddingTop", "type": "number", "description": "padding top" }, { "name": "paddingBottom", "type": "number", "description": "padding bottom" }, { "name": "borderColor", "type": "text", "description": "border color" }, { "name": "borderSize", "type": "select", "description": "size", "options": [ "1", "2" ] } ], "values": { "backgroundColor": "#ffffff", "paddingTop": 10, "paddingBottom": 10, "borderColor": "#c8c8d2", "borderSize": "1" }, "template": "

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\n\n受講生に向けてメッセージをお願いいたします。\n\n\n\n\n", "textSize2": "fc-content-text", "textColor2": "#333", "text2": "

\n「数学」というと「冷たい・無機質」、また数学の講座といえば「単調・退屈」といったネガティブなイメージを持たれがちですが、その一方で数学者や物理学者、データサイエンティストといった人々が数学について嬉々として語る光景を見たことがある方も多いと思います。こうした人々はなぜ数学を「楽しいもの」と感じることができるのでしょうか？数学は本当は退屈なものではありません。しかも、その数学が21世紀の人類に大きな衝撃を与えたディープラーニングの核心にあります。この講座が、皆さんの仕事や趣味を一歩前に進めるための一助になることができたら望外の喜びです。\n\n" }, "uniqueId": "fc-block-58-qyh6rm2dy", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-63-xnxbasvx1", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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ご案内します。 ", "content2": "\n使用プログラムについてご案内します。
\n当講座は、以下のツールを使用します。

\n\n[メインツール]
\nPython\n

\n\n※Google Colab上でノートブックを共有するため端末へのインストールは不要です。\n" }, "uniqueId": "fc-block-61-4ymmqxi9s", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-67-7ntcaf4w2", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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\n・ベクトルの計算や微分積分の初歩を理解していると講座の終わりまでスムーズに進むことができます。
\n・Pythonを使ったことのない方も受講するには問題ありませんが、Pythonを使ったプログラミングの経験があると、演習課題を解くだけでなく、内容を書き換えて自分が解きたい問題やディープラーニングのモデルやグラフが描けます。" }, "uniqueId": "fc-block-63-2ky0ogkm0", "isChecked": false }, { "id": "fc-block-23-r34zbsqp0", "layout": { "id": "001", "description": "레이아웃 간격", "icon": "\n", "params": [ { "name": "spacing", "type": "number", "description": "spacing" }, { "name": "backgroundColor", "type": "text", "description": "background color" } ], "values": { "spacing": 10, "backgroundColor": "#ffffff" }, "template": "

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\n
\n\n \nオンライン講座商品の規定

\n\n\n* 詳細ページ内の一部画像は講座に対する理解を深めるためのイメージです。
\n* 本商品はVOD動画形式の講座を提供するオンライン講座です。
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\n* 事前予約講座の場合、講義映像は公開日程に応じて順次製作および公開され、1次映像公開日が受講開始日となります。
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\n\n総学習期間:
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\n– 受講開始日: 受講開始日は決済日から期間が算定され、決済を完了するとマイ講義室からご受講いただけます。（事前予約講座は1次映像公開日が受講開始日となります）
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高校数学から始めるディープラーニングの第一歩

講座詳細

[Course]データサイエンティスト,林祐輔_하야시_Co/JP Details