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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/best-python-neural-networks/
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这门名为“[한글자막] 基础Python人工智能神经网络：完美指南”的 Coursera 课程，旨在为初学者提供一个全面易懂的人工智能神经网络（ANN）入门。该课程强调了ANN作为当前最有效的机器学习技术之一的重要性，并指出谷歌、IBM、微软等公司都在广泛应用，例如自动驾驶汽车和能生成音乐、诗歌、图像甚至电影剧本的应用。 课程的独特之处在于，它认识到许多现有教材过于学术化且充斥着复杂的数学公式，这给初学者带来了障碍。因此，本课程致力于以简单易懂的方式教授ANN的理论和数学概念，即使是完全没有基础的学员也能掌握。 课程内容将深入讲解诸如感知器（Perceptron）、激活函数（Activation Function）、多层神经网络（Multi-layer Neural Network）、反向传播（Backpropagation）和梯度下降（Gradient Descent）算法等核心概念，从而帮助学员构建理解ANN工作原理的基础。 在实现方面，本课程将使用Python，这是数据科学领域最流行的编程语言。重要的是，在逐步实现ANN的过程中，课程**不会**使用专门的机器学习Python库（如Pybrain, sklearn, TensorFlow, Pytorch）。其目的是让学员理解实现ANN所需的**所有底层运算**。 总而言之，本课程为学员踏入深度学习领域提供了坚实的基础。课程的讲解速度故意放缓，并细致地覆盖了每一个步骤，以确保最大程度的学习理解。即使是已经对ANN有所了解的学习者，也可以通过本课程来巩固和复习关键概念。 **课程的详细内容将涵盖：** * 逐步学习与ANN相关的所有数学运算。 * 在没有预备知识的情况下，使用Python和NumPy实现ANN。 * 学习感知器、激活函数、反向传播、梯度下降和学习率等基本概念。 * 实现能够执行分类和回归任务的ANN。 * （虽然课程初期不使用，但提到）使用Pybrain, sklearn, TensorFlow, Pytorch等主要库实现ANN。 Ligency Team 鼓励学员在Q&A版块用**英文**提问，以便获得回答。课程的最终目标是帮助学员为开启新的职业生涯迈出第一步。
초보자도 이해하는 인공 신경망 완벽 가이드!퍼셉트론, 활성화 함수, 다층 신경망, 역전파, 경사 하강법 알고리즘 등 포함!파이썬으로 배우는 인공 신경망!기초부터 배우는 Python 인공 신경망: 완벽가이드 를 선택해야 하는 이유인공 신경망 기술은 현재 가장 효율적인 머신 러닝 기술로 여겨집니다. 구글, IBM, 마이크로소프트와 같은 회사에서 인공 신경망을 기상천외한 방법으로 응용하고 있죠. 여러분도 아마 자율주행 자동차나 자동으로 노래, 시, 이미지에 영화 시나리오까지 제작하는 앱에 대해서 들어 보셨을 겁니다. 한 가지 흥미로운 사실은 이 모든 것은 대부분 인공 신경망 기술을 써서 개발되었다는 건데요. 인공 신경망 기술은 기존에 사용되고 있긴 했으나, 딥러닝의 등장과 함께 더욱 강력해졌고, 이제 데이터 분석에 있어서 가장 뛰어난 기술로 평가받고 있습니다.이제 막 인공 신경망을 공부하는 학생들이 맞이하는 가장 큰 문제점은 쉽게 이해할 수 있는 강의가 적다는 건데요, 이는 시중에서 구할 수 있는 교재가 대부분 매우 학술적으로 작성되었고 수학 공식을 많이 사용해서 해당 분야를 공부하고 싶은 초심자에게 매우 어렵기 때문입니다. 이를 염두에 두고 해당 강의는 여러분이 인공 신경망에 대해 아무것도 몰라도 전 과정을 이해할 수 있게 인공 신경망과 관련된 이론적이고 수학적인 개념을 이해하기 쉬우며 동시에 철저하게 가르치고자 합니다.우리는 퍼셉트론, 활성화 함수, 다층 신경망, 역전파, 경사 하강법 알고리즘과 같은 개념을 배울 건데, 이를 통해 여러분은 인공 신경망이 구현되는 과정을 이해하기 위한 기반을 구축하게 됩니다. 또 인공 신경망을 단계별로 구현하는 과정에서 현재 데이터 과학계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어인 파이썬을 이용할 것입니다. 여기서 중요한 점은 단계별 구현에 있어 머신 러닝에 전문화된 파이썬 라이브러리를 사용하지 않는다는 것인데, 왜냐하면 이 강의의 목표는 여러분이 기초부터 인공 신경망을 구현하는데 필요한 모든 연산을 이해하는 것이기 때문입니다.한마디로 이 강의는 여러분께서 딥러닝을 배우는 데 첫걸음을 내디딜 때 필요한 모든 걸 제공해드립니다. 또 하나 유의할 점은 이 강의는 인공 신경망에 대해 이제 막 알아가는 분들을 대상으로 하고 있다는 겁니다. 모든 설명은 의도적으로 느리게 이루어지며, 모든 단계를 철저히 다뤄서 여러분께서 해당 내용을 최대한 많이 이해하도록 교육해드릴 것입니다. 만약 인공 신경망에 대해 이미 잘 알고 계신다면, 이 강의를 통해 몇몇 중요한 개념을 복기하고 복습하는데 있어 도움이 될 것입니다.기초부터 배우는 Python 인공 신경망: 완벽가이드 세부 커리큘럼인공 신경망과 관련된 모든 수학 연산을 차근차근 학습사전 기반 없이 파이썬과 넘파이를 이용해 인공 신경망을 구현하는 법퍼셉트론, 활성화 함수, 역전파, 경사 하강법, 학습률과 같은 기본 개념분류와 회귀분석을 수행할 수 있는 인공 신경망을 구현하는 법Pybrain, sklearn, TensorFlow, Pytorch와 같은 주요 라이브러리를 사용해 인공 신경망 구현하는 법Ligency Team의 한마디!한국 수강생 여러분들, 안녕하세요?강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q & A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다.:)새로운 경력을 향해 첫 발걸음을 내디딜 준비가 되었나요?모두 강의에서 만나요!- Ligency Team
