【おすすめオンラインコース】CS230：スタンフォード大学の中核となるディープラーニングコース。ニューラルネットワークの構築と機械学習プロジェクトの実践に焦点を当て、Andrew Ngなどの講師が指導します。AIエンジニアにとって必須のコースとなり、数え切れないほどの人々がディープラーニングを始めるのに役立っています。 学習目標: • ディープラーニングの基本概念を習得する • ニューラルネットワークモデルを実践的にトレーニングする • 高性能な ML プロジェクトをリードする方法を学ぶ 主な内容: • 畳み込みネットワーク (CNN): 画像処理の基礎 • リカレントネットワーク (RNN/LSTM): テキスト/時系列などのシーケンスデータ • 最適化と正則化: Adam Optimizer、過学習防止のための Dropout/BatchNorm • 初期化手法: Xavier/Hessian 法 前提条件：確率論（CS109/STATS116） • 線形代数（MATH51） • 基本的なプログラミングスキル（Python） データサイエンスのバックグラウンドを持つ学生に適しています YouTube コース ビデオ: https://t.co/7laBUxCbj2 スタンフォードコースホームページ:
