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최근 조회 59,519

다음 전문 분야의 6개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 16시간 필요

권장: 27 hours/week...

영어

자막: 영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 5시간 필요

Tensor and Datasets

6개 동영상 (총 44분), 1 reading, 11 quizzes
6개의 동영상
1.1 Tensors 1D13m
1.2 Two-Dimensional Tensors9m
Differentiation in PyTorch5m
1.3 Simple Dataset7m
1.5 Dataset4m
1개의 읽기 자료
Labs10m
5개 연습문제
1.1 Tensors 1D5m
1.2 Two-Dimensional Tensors5m
1.3 Derivatives in PyTorch5m
Simple Dataset5m
Datasets10m
2
완료하는 데 2시간 필요

Linear Regression

7개 동영상 (총 35분), 10 quizzes
7개의 동영상
2.1 Linear Regression Training3m
Loss3m
Gradient Descent4m
Cost3m
Linear Regression PyToch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
7개 연습문제
Prediction in One Dimension5m
Linear Regression Training5m
Loss5m
Gradient Descent5m
Cost5m
Training Parameters in PyTorch5m
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5m
완료하는 데 3시간 필요

Linear Regression PyTorch Way

5개 동영상 (총 21분), 8 quizzes
5개의 동영상
Mini-Batch Gradient Descent3m
Optimization in PyTorch3m
Training, Validation and Test Split4m
Training, Validation and Test Split PyTorch3m
4개 연습문제
Quiz: Stochastic Gradient Descent5m
Mini-Batch Gradient Descent5m
3.3 Optimization in PyTorch5m
Training and Validation Data PyTorch5m
3
완료하는 데 2시간 필요

Multiple Input Output Linear Regression

4개 동영상 (총 18분), 6 quizzes
4개의 동영상
Multiple Linear Regression Training2m
Linear Regression Multiple Outputs5m
Multiple Output Linear Regression Training1m
2개 연습문제
Multiple Linear Regression Prediction5m
Multiple Output Linear Regression5m
완료하는 데 2시간 필요

Logistic Regression for Classification

4개 동영상 (총 31분), 8 quizzes
4개의 동영상
5.1 Logistic Regression: Prediction6m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
5개 연습문제
5.0 Linear Classifiers5m
5.0 Linear Classifiers5m
5.1 Logistic Regression: Prediction10m
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5m
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10m
4
완료하는 데 2시간 필요

Softmax Rergresstion

3개 동영상 (총 18분), 5 quizzes
3개의 동영상
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3m
Softmax PyTorch6m
3개 연습문제
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5m
6.2 Softmax Prediction5m
6.3 Softmax PyTorch Quizz5m
완료하는 데 3시간 필요

Shallow Neural Networks

6개 동영상 (총 33분), 12 quizzes
6개의 동영상
More Hidden Neurons2m
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5m
7.4 Multi-Class Neural Networks5m
7.5 Backpropagation5m
7.5 Activation Functions4m
6개 연습문제
Neural Networks5m
More Hidden Neurons 5m
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5m
Multi-Class Neural Networks5m
Backpropagation5m
Activation Functions5m

강사

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Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network

IBM 정보

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

IBM AI Engineering 전문 자격증 정보

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IBM AI Engineering

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.

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