이 강좌에 대하여

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 27시간 필요

영어

자막: 영어

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제공자:

임페리얼 칼리지 런던 로고

임페리얼 칼리지 런던

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 6시간 필요

The Keras functional API

완료하는 데 6시간 필요
14개 동영상 (총 81분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
14개의 동영상
Interview with Laurence Moroney4m
The Keras functional API5m
Multiple inputs and outputs6m
[Coding tutorial] Multiple inputs and outputs9m
Variables5m
Tensors5m
[Coding tutorial] Variables and Tensors8m
Accessing layer Variables4m
Accessing layer Tensors5m
[Coding tutorial] Accessing model layers8m
Freezing layers4m
[Coding tutorial] Freezing layers7m
Wrap up and introduction to the programming assignment1m
5개의 읽기 자료
About Imperial College & the team10m
How to be successful in this course10m
Grading policy10m
Additional readings & helpful references10m
Device placement10m
1개 연습문제
[Knowledge check] Transfer learning10m
2

2

완료하는 데 6시간 필요

Data Pipeline

완료하는 데 6시간 필요
12개 동영상 (총 93분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
12개의 동영상
Keras datasets3m
[Coding tutorial] Keras datasets11m
Dataset generators7m
[Coding tutorial] Dataset generators12m
Keras image data augmentation5m
[Coding tutorial] Keras image data augmentation10m
The Dataset class8m
[Coding tutorial] The Dataset class10m
Training with Datasets7m
[Coding tutorial] Training with Datasets11m
Wrap up and introduction to the programming assignment1m
1개의 읽기 자료
TensorFlow Datasets10m
1개 연습문제
[Knowledge check] Python generators15m
3

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완료하는 데 6시간 필요

Sequence Modelling

완료하는 데 6시간 필요
13개 동영상 (총 92분)
13개의 동영상
Interview with Doug Kelly10m
Preprocessing sequence data7m
[Coding tutorial] The IMDB dataset8m
[Coding tutorial] Padding and masking sequence data7m
The Embedding layer4m
[Coding tutorial] The Embedding layer4m
[Coding tutorial] The Embedding Projector12m
Recurrent neural network layers4m
[Coding tutorial] Recurrent neural network layers9m
Stacked RNNs and the Bidirectional wrapper7m
[Coding tutorial] Stacked RNNs and the Bidirectional wrapper10m
Wrap up and introduction to the programming assignment1m
1개 연습문제
[Knowledge check] Recurrent neural networks15m
4

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완료하는 데 6시간 필요

Model subclassing and custom training loops

완료하는 데 6시간 필요
12개 동영상 (총 71분)
12개의 동영상
Model subclassing5m
[Coding tutorial] Model subclassing5m
Custom layers7m
[Coding tutorial] Custom layers10m
Automatic differentiation5m
[Coding tutorial] Automatic differentiation6m
Custom training loops7m
[Coding tutorial] Custom training loops10m
tf.function decorator3m
[Coding tutorial] tf.function decorator5m
Wrap up and introduction to the programming assignment1m

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 수료증을 구매하면 성적 평가 과제를 포함한 모든 강좌 자료에 접근할 수 있습니다. 강좌를 완료하면 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 콘텐츠만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • 결제일 기준 2주 후 또는 (방금 시작된 강좌의 경우) 강좌의 첫 번째 세션이 시작된 후 2주 후 중에서 나중에 도래하는 날짜까지 전액 환불받을 수 있습니다. 2주 환불 기간 이내에 강좌를 완료했더라도 강좌 수료증을 받았으면 환불받을 수 없습니다. 전체 환불 정책을 확인하세요.

  • 예, Coursera는 수업료를 지급하기 어려운 학습자들에게 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽의 "등록" 버튼 아래에 있는 재정 지원 링크를 클릭하면 재정 지원을 신청할 수 있습니다. 이 링크를 클릭하면 신청서를 작성하라는 메시지가 나타나며, 신청서가 승인되면 통지를 받게 됩니다. 자세히 알아보세요.

  • Jupyter Notebooks are a third-party tool that some Coursera courses use for programming assignments.

    You can revert your code or get a fresh copy of your Jupyter Notebook mid-assignment. By default, Coursera persistently stores your work within each notebook.

    To keep your old work and also get a fresh copy of the initial Jupyter Notebook, click File, then Make a copy.

    We recommend keeping a naming convention such as “Assignment 1 - Initial” or “Copy” to keep your notebook environment organized. You can also download this file locally.

    Refresh your notebook

    1. Rename your existing Jupyter Notebook within the individual notebook view
    2. In the notebook view, add “?forceRefresh=true” to the end of your notebook URL
    3. Reload the screen
    4. You will be directed to your home Learner Workspace where you’ll see both old and new Notebook files.
    5. Your Notebook lesson item will now launch to the fresh notebook.

    Find missing work

    If your Jupyter Notebook files have disappeared, it means the course staff published a new version of a given notebook to fix problems or make improvements. Your work is still saved under the original name of the previous version of the notebook.

    To recover your work:

    1. Find your current notebook version by checking the top of the notebook window for the title
    2. In your Notebook view, click the Coursera logo
    3. Find and click the name of your previous file

    Unsaved work

    "Kernels" are the execution engines behind the Jupyter Notebook UI. As kernels time out after 90 minutes of notebook activity, be sure to save your notebooks frequently to prevent losing any work. If the kernel times out before the save, you may lose the work in your current session.

    How to tell if your kernel has timed out:

    • Error messages such as "Method Not Allowed" appear in the toolbar area.
    • The last save or auto-checkpoint time shown in the title of the notebook window has not updated recently
    • Your cells are not running or computing when you “Shift + Enter”

    To restart your kernel:

    1. Save your notebook locally to store your current progress
    2. In the notebook toolbar, click Kernel, then Restart
    3. Try testing your kernel by running a print statement in one of your notebook cells. If this is successful, you can continue to save and proceed with your work.
    4. If your notebook kernel is still timed out, try closing your browser and relaunching the notebook. When the notebook reopens, you will need to do "Cell -> Run All" or "Cell -> Run All Above" to regenerate the execution state.
  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.