이 강좌에 대하여

최근 조회 3,441
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
고급 단계

We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Machine Learning, Medicine.

완료하는 데 약 22시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

  • Graphs
  • Unsupervised Learning
  • Autoencoder
  • Deep Learning
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 2번째 강좌:
고급 단계

We recommend a solid foundation in one of the fields adjacent to the topic of the course, such as Computer Science, Machine Learning, Medicine.

완료하는 데 약 22시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스

석사 학위 취득 시작

이 강좌은(는) 일리노이대학교 어버너-섐페인캠퍼스의 100% 온라인 Master in Computer Science 중 일부입니다. 전체 온라인 학위 프로그램이 귀하에게 적합한지 여부를 결정할 수 있도록 주제, 자료 및 강사의 미리보기를 제공합니다.

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 6시간 필요

Week 1 - Embedding

완료하는 데 6시간 필요
5개 동영상 (총 52분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
2

2

완료하는 데 6시간 필요

Week 2 - Convolutional Neural Networks (CNN)

완료하는 데 6시간 필요
5개 동영상 (총 52분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3

3

완료하는 데 8시간 필요

Week 3 - Recurrent Neural Networks (RNN)

완료하는 데 8시간 필요
5개 동영상 (총 41분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4

4

완료하는 데 2시간 필요

Week 4 - Autoencoders

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 36분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트

Deep Learning for Healthcare 특화 과정 정보

Deep Learning for Healthcare

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.