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コース概要
導入
AIとは
- 計算心理学
- 計算哲学
Machine Learning
- 計算学習理論
- Computer 計算経験のためのアルゴリズム
Deep Learning
- 人工ニューラルネットワーク
- ディープラーニングと機械学習の比較
開発環境の準備
- Python ライブラリと Apache Spark ライブラリのセットアップ
Recommendation Systems
- レコメンダー エンジン フレームワークの構築
- アルゴリズムのテストと評価
協調フィルタリング
- ユーザーベースおよびコンテンツベースのフィルタリングの操作
- 近隣ベースのフィルタリングの使用
- RBM の使用
Matrix因数分解
- PCA の使用と拡張
- SVD の実行と改善
- Keras と深層学習ニューラル ネットワークの操作
Spark によるスケーリング
- RDD とデータフレームの使用
- AWS / EC2 でのクラスターのセットアップ
- Amazon DSSTNE と SageMaker のスケーリング
要約と結論
要求
- Pythonプログラミング経験
観客
- データサイエンティスト
14 時間