This course covers fundamental concepts of convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), which are widely used in computer vision and natural language processing areas.
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Fundamentals of CNNs and RNNs
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초급 단계
Learners should have an undergraduate in Math or Engineering with knowledge of calculus, linear algebra, probability and statistics.
완료하는 데 약 5시간 필요
한국어
자막: 한국어
배울 내용
Deep learning
Convolutional neural network
Recurrent neural network
귀하가 습득할 기술
Deep LearningArtificial Intelligence (AI)Convolutional Neural NetworkMachine LearningRecurrent Neural Network
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제공자:
성균관대학교
Sungkyunkwan University (SKKU) was established in 1392 as the highest national educational institute in the early years of Joseon Dynasty in Korea. At present with the support of the world-renowned global company Samsung, SKKU is leading the development of higher education in Korea. SKKU actively encourages international collaboration through developing cutting-edge research and educational programs with its global partners.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 1시간 필요
Week 1. CNN Basics
완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 24분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Week 2. Convolution and Pooling
완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 34분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Week 3. Structure of CNNs
완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 31분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 1시간 필요
Week 4. Recurrent Neural Network
완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 29분)
자주 묻는 질문
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