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。

54 courses

機械学習入門:Python、R、および応用AI

人工知能の基本的な概念を学び、ゼロから最初の予測データモデルを構築します。
★ 4.5 (3,815)

初心者向けデータサイエンス: Python、数学、機械学習

基礎的な統計学から機械学習の入門まで、データサイエンスの基本的な概念を、経験不要で習得することができます。
★ 4.6 (3,190)

Python AIエンジニアリング:データサイエンスから生成的AIへ

Pythonを用いてデータサイエンス、古典的機械学習、現代的な生成的AIの堅牢な基盤を構築し、知的なデータ駆動型アプリケーションを設計します。
★ 4.6 (1,386)

Python データサイエンス、機械学習、AI基礎

構造化テキストベースのレッスンを通じて、Python、Pandas、TensorFlowを用いたデータ分析、予測モデリング、人工知能の強固な基礎を構築します。
★ 4.6 (1,296)

ビジネス戦略におけるAIの基礎

人工知能の重要な概念を理解し,チームの効率を向上させるために生成的ツールを安全に実装する方法を学ぶ。
★ 4.5 (1,910)

データサイエンスのための機械学習基礎

ゼロから実践的なデータサイエンススキルを構築するための核となる概念と基本的なアルゴリズムを把握する。
★ 4.5 (1,096)

人工知能応用:ビジネスとテクノロジーのためのプロジェクトを構築する

現代のクラウドワークフローを使用して、金融、ヘルスケア、クリエイティブアプリケーション向けの実用的なAIモデルを構築し、展開するハンドソン経験を得る。
★ 4.6 (2,809)

データサイエンス入門

実践的な書面ガイドを通じて,Python,SQL,Tableau,及び現代的なAIツールを用いたデータ分析,可視化,及び機械学習の基礎的技能を習得する。
★ 4.5 (9,261)

機械学習の基礎

機械学習アルゴリズムを真に理解するために,コードのコピーから転換するために,最適化とニューラルネットワークの背後にある基本的な計算概念を習得する。
★ 4.8 (1,652)

人工知能の基礎

機械学習、ニューラルネットワーク、生成的AIツールの理解を深め、キャリアを伸ばし、現代の技術の世界を探索する。
★ 5.0 (6,972)

機械学習の基礎

実世界のデータ分析のためにPyTorchを用いて分類、回帰、ディープ学習モデルを訓練することで、機械学習の強固な基盤を構築します。
★ 4.7 (3,825)

機械学習のための実用的特徴工学

生のメッセージをモデル化可能な特徴に変換し、機械学習予測の正確さを向上させます。
★ 4.5 (3,780)

データサイエンスとAIの基礎: Pythonと機械学習を学ぶ

Pythonを用いてデータ分析、機械学習、ニューラルネットワークの基礎を構築し、急速に成長する人工知能分野でのキャリアをスタートします。
★ 4.9 (3,752)

初心者向けPythonプログラミングとAI統合

現代のPythonプログラミングの基礎を構築し、ソフトウェアアプリケーションに人工知能機能を統合する方法を学ぶ。
★ 4.9 (3,655)

機械学習基礎:実用モデルの構築と評価

機械学習の基本的な概念を習得し、Python と業界標準のワークフローを使用して予測モデルを構築、評価、展開する方法を学びます。
★ 4.6 (3,638)

人工知能の基礎を理解する

人工知能と機械学習の基礎を学び,現代のAI概念を理解し,議論し,日常の仕事に応用する。
★ 4.7 (3,536)

SAPの基礎

SAP ERPの基本的な概念を習得し,リアルタイムビジネス統合を探求し,現代の企業システムがグローバルな運用を効率化する方法を理解する。
★ 4.6 (3,361)

機械学習と人工知能の基礎

人工知能,機械学習,生成的AIの核となる概念を解明し,現代の技術環境を自信をもって航行する。
★ 4.6 (3,275)

初心者向けソフトウェア開発

ソフトウェア開発の基礎をゼロから学びながら、AI コードアシスタントを活用してクリーンなコードを書き、エラーをデバッグし、学習を加速させる。
★ 4.9 (3,269)

初心者向けAIを用いた現代的ソフトウェア開発

最新のAIアシスタントを活用してクリーンなコードを書き、デバッグ、テストすることで、基本的なプログラミング概念を学び、コード作成ワークフローを加速します。
★ 4.9 (3,269)
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