|
所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/neural-networks-deep-learning-ko
课程评论：没有评论
课程名称：神经网络与深度学习 概述：本课程是深度学习专业化的首个阶段，旨在学习神经网络和深度学习的基本概念。课程最终将涵盖构建、训练和应用全连接深度神经网络，实施高效（向量化）神经网络，识别神经网络架构的主要参数，以及将深度学习应用于自己的项目等关键技术趋势，帮助学员熟悉深度学习的崛起。 深度学习专业化课程为学员提供基本的学习路径，使其能够理解深度学习的功能、挑战及结果，从而参与前沿AI技术的开发。本课程还帮助学员将机器学习应用于工作中，提升技术职业水平，并在AI领域迈出关键一步，获得必要的知识与技能。 课程大纲： 第一部分：深度学习介绍 描述：分析推动深度学习崛起的主要趋势，并提供其在当今如何应用的示例。 第二部分：神经网络基础 描述：以神经网络的思维模式建立机器学习问题，并使用向量化技术加速您的模型。 第三部分：浅层神经网络 描述：通过前向传播和反向传播，构建具有一个隐藏层的神经网络。 第四部分：深层神经网络 描述：分析构成深度学习基础的主要计算，然后使用这些计算构建和训练用于计算机视觉任务的深层神经网络。
Part: 1
Title:딥 러닝 소개
Description:딥 러닝의 부상을 주도하는 주요 동향을 분석하고 오늘날 어디에 어떻게 적용되는지에 대한 예를 제시합니다.
Part: 2
Title:신경망 기초
Description:Set up a machine learning problem with a neural network mindset and use vectorization to speed up your models.
Part: 3
Title:얕은 신경망
Description:순방향 전파와 역전파를 사용하여 하나의 숨겨진 레이어로 신경망을 구축합니다.
Part: 4
Title:심층 신경망
Description:딥 러닝의 기반이 되는 주요 계산을 분석한 다음 이를 사용하여 컴퓨터 비전 작업을 위한 심층 신경망을 구축하고 훈련합니다.
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.
