前に書いてある
前段階の信号処理による故障診断の基礎についての動画講座を開始して以来、多くの受講生から好評をいただいており、嬉しいと同時にプレッシャーを感じています。私は科学研究の観点から、本当に皆さんを助けるにはどうすればよいかを考えてきました。私の学生の聴衆も非常に幅広く、そのほとんどが修士、医師、そして少数の博士研究員であり、その多くは上位 985 位の学生です。仲良くなってから全員の共通点をまとめると、 1. 最初は要点がつかめず、霧の中で文献を読むのが不快だった 2. コーディング能力が比較的弱く、たとえ良いアイデアが頭に浮かんだら仕方ない プログラムを書き出す; 3. 博士や修士はレベルの高いジャーナルを出版したいが、革新的な点が見つからない; 4. 今後の仕事について迷っているそして雇用計画。実はこれらの問題は、この分野に携わる誰もが必ず遭遇する問題ですので、過度に心配する必要はなく、各段階でやるべきことを一つずつこなしていけば、船は自然とまっすぐに進んでいきます。橋へ。同時に、皆さんのこうした悩みを解決するために、より「学習状況」に即した実践的なコースもデザインしていきます。私は自問してきました。台本に従って教えられるとしたら、ステーション B の「ディープ ラーニング コース」と何が違うのでしょう?
私の診断ホーム学生グループは、学生の学びの聖地と呼ばれ、科学研究の課題を交換したり、教材や大学院の日常を共有したり、話題やチューターの愚痴を話したり、就職情報を共有したりしています。小白からの科学研究生活にみんなが徐々に慣れていくのを見て、私の心は嬉しくなり、感動しました。長年にわたり、私は 100 人以上の生徒を指導してきましたが、この数は決して多くはありませんし、誇張でもありません。
「私は今まで粘り強く続けてきました。これは純粋に趣味です。最初の反発から徐々に受け入れられるまで、私はすべての学生が経験する浮き沈みを経験してきました。特に、前の研究室のアルゴリズムが本当に世界に着陸できるのを見て、商品、この感触は本当に良いです。
学習概要
機械学習の基本入門コースシリーズでは、SVMと人工ニューラルネットワークのみを取り上げて解説し、常に更新されるビデオとソースコードの解析を組み合わせたコース形式となっています。必要に応じて事例分析として論文解説を行います。深層学習のパートでは主に CNN、DNN、RNN について説明しますが、このシリーズの言語選択は Python を想定しており、Matlab も対応するコード資料を提供します。
診断ハウスのご紹介
このグループは、毎日みんなが活発に活動していると感じますし、さまざまなレベルの学生がいて、博士課程3年生もいて、毎日コミュニケーションをとり、知識を共有することができてとても良いと思います。
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