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.
Overview
Syllabus
- 딥 러닝 소개
- 딥 러닝의 부상을 주도하는 주요 동향을 분석하고 오늘날 어디에 어떻게 적용되는지에 대한 예를 제시합니다.
- 신경망 기초
- Set up a machine learning problem with a neural network mindset and use vectorization to speed up your models.
- 얕은 신경망
- 순방향 전파와 역전파를 사용하여 하나의 숨겨진 레이어로 신경망을 구축합니다.
- 심층 신경망
- 딥 러닝의 기반이 되는 주요 계산을 분석한 다음 이를 사용하여 컴퓨터 비전 작업을 위한 심층 신경망을 구축하고 훈련합니다.
Taught by
Nora Duong
