まえがき 本記事では、筆者が2020年に情報系修士号取得のために出願する大学院を探した際の結果をまとめています。もし同じ様に東京近郊で社会人として働きつつ情報系修士号を取りたいと思う方がいましたらご参考にどうぞ。 対象読者 情報系の修士号が欲しいが、仕事は辞められない人 東京近郊に居住している人 各大学の公式サイトを一つ一つ追うのが面倒な人 調査対象の大学院 調査対象は以下の条件に合致しそうな大学院の中から選定しました。 情報系の修士号が取れる 東京近郊に所在している or 東京にサテライトキャンパスがある or 月に2回程度の通学であればギリギリ何とかならないことも無い距離にある (2020/09/28追記) Twitterや本記事のコメントで情報を頂いた産業技術大学院大学、情報セキュリティ大学院大学について記載しました。 海外大学院のオンラインコースに関する記事を書いていた方がいたので
機械学習、盛り上がってますね。いつの日かクイックソートのようにロジックを知らなくても無意識に使える日が来るのでしょうか? とにかくエンジニアにも数学と英語が必須な時代になりましたね。。。 グーグルのMartin Görner博士の3時間近いロングなビデオです。 MNISTをメインに、クロスエントロピー、Softmax、バックプロパゲーション、CNN、RNNと幅広く説明しています。 インド人?ぽい発音ですが、逆に聞き取りやすいです。 https://www.youtube.com/watch?v=vq2nnJ4g6N0&t=5265s&list=PL635lD4BqMFwg9TRzQPWGRrAOQBd41ISK&index=4 スタンフォードのフェイフェイ リー博士、今はグーグルAIのチーフサイエンティストです。 有名なスタンフォードの講義CS231nと呼ばれるものです。ゼロから作るの斎藤
Modeling_GermanCredit.r �� `X� # パッケージをインストールする pkgs <- c("dplyr", "rpart", "rpart.plot", "rattle", "mlr", "evtree") install.packages(pkgs, quiet = TRUE) # パッケージを読み込む library("dplyr") library("rattle") library("mlr") library("evtree") # 読み込まれたパッケージを確認する search() # 表示オプションを設定する options(scipen = 100, dplyr.width = Inf, dplyr.print_max = Inf) # evtreeパッケージのGerman Credit Dataを読み込む data(GermanCredit) #
Model Zoo A collection of standalone TensorFlow and PyTorch models in Jupyter Notebooks. Classifiers Perceptron [TensorFlow] [PyTorch] Logistic Regression [TensorFlow] [PyTorch] Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression) [TensorFlow] [PyTorch] Multilayer Perceptron [TensorFlow] [PyTorch] Multilayer Perceptron with Dropout [TensorFlow] [PyTorch] Multilayer Perceptron with Batch Normalizat
先日、オンライン学習サイトCourseraの機械学習コース "Machine Learning by Stanford University" を修了しました。 Machine Learning - Stanford University | Coursera (感動のエンディング動画) ただ、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良いらしいと知りながらもスルーし続けてる人は多いんじゃないかと思いまして、(おせっかいな
Dive into deep learning with this practical course on TensorFlow and the Keras API. Gain an intuitive understanding of neural networks without the dense jargon. Learn to build, train, and optimize your own networks using TensorFlow. The course also introduces transfer learning, leveraging pre-trained models for enhanced performance. Designed for swift proficiency, this course prioritizes hands-on
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