신경망 및 딥 러닝
딥 러닝 전문화의 첫 번째 과정에서는 신경망과 딥 러닝의 기본 개념을 학습합니다. 마지막에는 완전히 연결된 심층 신경망의 구축, 훈련 및 적용, 효율적인(벡터화된) 신경망 구현, 신경망 아키텍처의 주요 파라미터 식별, 딥 러닝을 자체 애플리케이션에 적용 등 딥 러닝의 부상을 주도하는 중요한 기술 동향에 익숙해질 것입니다. 딥 러닝 전문화는 딥 러닝의 기능, 과제 및 결과를 이해하고 첨단 AI 기술 개발에 참여할 수 있도록 준비하는 데 도움이 되는 기본 프로그램입니다. 머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 경력의 수준을 높이고, AI 세계에서 결정적인 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로를 제공합니다.
Monthly Subscription Starting at AED 99 + VAT
- Level Professional
- Course by DeepLearning.AI
-
Offered by
About
딥 러닝 전문화의 첫 번째 과정에서는 신경망과 딥 러닝의 기본 개념을 학습합니다. 마지막에는 완전히 연결된 심층 신경망의 구축, 훈련 및 적용, 효율적인(벡터화된) 신경망 구현, 신경망 아키텍처의 주요 파라미터 식별, 딥 러닝을 자체 애플리케이션에 적용 등 딥 러닝의 부상을 주도하는 중요한 기술 동향에 익숙해질 것입니다. 딥 러닝 전문화는 딥 러닝의 기능, 과제 및 결과를 이해하고 첨단 AI 기술 개발에 참여할 수 있도록 준비하는 데 도움이 되는 기본 프로그램입니다. 머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 경력의 수준을 높이고, AI 세계에서 결정적인 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로를 제공합니다.Modules
딥 러닝 전문화에 오신 것을 환영합니다.
-
1
Videos
1
Videos
- 시작
딥 러닝 소개
-
4
Videos
-
1
Readings
-
1
ExternalTool
1
External Tool
- Discourse에 참여하십시오!
4
Videos
- 신경망이란 무엇입니까?
- 신경망을 사용한 지도 학습
- 딥 러닝이 도약하는 이유는 무엇입니까?
- 이 과정 소개
1
Readings
- 자주 묻는 질문
강의 노트(선택 사항)
-
1
ExternalTool
1
External Tool
- 강의 노트 W1
퀴즈
-
1
Assignment
1
Assignment
- 딥 러닝 소개
히어로즈 오브 딥 러닝(선택 사항)
-
1
Videos
1
Videos
- Geoffrey Hinton 인터뷰
신경망으로서의 로지스틱 회귀
-
10
Videos
-
1
Readings
10
Videos
- 이진 분류
- 로지스틱 회귀
- 로지스틱 회귀 비용 함수
- 기울기 하강
- 도함수
- 더 많은 도함수의 예
- 계산 그래프
- 계산 그래프가 있는 도함수
- 로지스틱 회귀 기울기 하강
- m에 대한 기울기 하강 예
1
Readings
- DL/dz의 도함수(선택 사항)
파이썬과 벡터화
-
8
Videos
8
Videos
- 벡터화
- 더 많은 벡터화 예제
- 로지스틱 회귀 벡터화하기
- 로지스틱 회귀의 기울기 출력 벡터화하기
- 파이썬으로 브로드캐스팅하기
- 파이썬/Numpy 벡터에 대한 참고 사항
- Jupyter/iPython 노트북의 빠른 둘러보기
- 로지스틱 회귀 비용 함수 설명(선택 사항)
강의 노트(선택 사항)
-
1
ExternalTool
1
External Tool
- 강의 노트 W2
퀴즈
-
1
Assignment
1
Assignment
- 신경망 기초
프로그래밍 과제
-
4
Readings
-
2
Programming
- Numpy를 사용한 파이썬 기본 사항
- 신경망 사고 방식을 사용한 로지스틱 회귀
4
Readings
- 딥 러닝 명예 코드
- 프로그래밍 과제 FAQ
- 노트북 다운로드 방법
- 작업 공간을 새로 고치는 방법
히어로즈 오브 딥 러닝(선택 사항)
-
1
Videos
1
Videos
- Pieter Abbeel 인터뷰
얕은 신경망
-
11
Videos
11
Videos
- 신경망 개요
- 신경망 표현
- 신경망의 출력 계산
- 여러 예제에서 벡터화하기
- 벡터화 구현에 대한 설명
- 활성화 함수
- 비선형 활성화 함수가 필요한 이유는 무엇입니까?
- 활성화 함수의 도함수
- 신경망에 대한 기울기 하강
- 역전파 직관(선택 사항)
- 무작위 초기화
강의 노트(선택 사항)
-
1
ExternalTool
1
External Tool
- 강의 노트 W3
퀴즈
-
1
Assignment
1
Assignment
- 얕은 신경망
Programming Assignment
-
1
Programming
- 하나의 숨겨진 레이어를 사용한 평면 데이터 분류
히어로즈 오브 딥 러닝(선택 사항)
-
1
Videos
1
Videos
- Ian Goodfellow 인터뷰
심층 신경망
-
8
Videos
-
1
Readings
8
Videos
- 심층 L 레이어 신경망
- 심층 네트워크에서의 순방향 전파
- 행렬 차원을 올바르게 얻기
- 왜 심층 표현입니까?
- 심층 신경망의 빌딩 블록
- 순방향 및 역방향 전파
- 파라미터 대 하이퍼파라미터
- 이것이 뇌와 어떤 관련이 있습니까?
1
Readings
- 설명 대상: 이것이 뇌와 어떤 관련이 있습니까?
강의 노트(선택 사항)
-
1
ExternalTool
1
External Tool
- 강의 노트 W4
퀴즈
-
1
Assignment
1
Assignment
- 심층 신경망의 주요 개념
프로그래밍 과제
-
1
Readings
-
2
Programming
- 심층 신경망 구축: 단계별
- 심층 신경망 - 응용
1
Readings
- AutoGrader의 혼동되는 출력
참조 및 감사의 말
-
2
Readings
2
Readings
- 참고문헌
- 감사의 말
Auto Summary
This professional course, "신경망 및 딥 러닝," is designed for those looking to delve into the fundamentals of neural networks and deep learning within the Data Science & AI domain. Offered by Coursera, it covers building, training, and applying deep neural networks, and understanding key architectural parameters. Ideal for advancing your career in AI, this course equips you with essential knowledge and skills for practical application in your work. Available with a Starter subscription, it prepares learners for the cutting-edge developments in AI technology.
Younes Bensouda Mourri