This course provides an introduction to Deep Learning, a field that aims to harness the enormous amounts of data that we are surrounded by with artificial neural networks, allowing for the development of self-driving cars, speech interfaces, genomic sequence analysis and algorithmic trading.
An Introduction to Practical Deep Learning
Intel이 강좌에 대하여
최근 조회 30,337회
학습자 경력 결과
33%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
33%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 17시간 필요
영어
자막: 영어
학습자 경력 결과
33%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
33%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 17시간 필요
영어
자막: 영어
제공자:
Intel
The Intel® Developer Zone offers tools and how-to information to enable cross-platform app development through platform and technology information, code samples, and peer expertise in order to help developers innovate and succeed. Join communities for the Internet of Things, Artificial Intelligence, Virtual Reality, Persistent Memory & Game Dev to download tools, access dev kits, share ideas with like-minded developers, and participate in hackathons, contests, roadshows, and local events.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 5시간 필요
Introduction to Deep Learning and Deep Learning Basics
완료하는 데 5시간 필요
4개 동영상 (총 64분), 3 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
Exercise 1: Introduction to Deep Learning5m
Deep Learning Basics37m
Exercise 2: Deep Learning Basics2m
3개의 읽기 자료
Welcome!5m
Additional Resources (Optional)10m
Additional Resources (Optional)10m
1개 연습문제
Introduction to Deep Learning and Deep Learning Basics30m
완료하는 데 4시간 필요
Convolutional Neural Networks (CNN), Fine-Tuning and Detection
완료하는 데 4시간 필요
4개 동영상 (총 44분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
4개의 동영상
Exercise 3: Convolutional Neural Networks1m
Fine-Tuning and Detection13m
Exercise 4: Fine-Tuning and Detection2m
2개의 읽기 자료
Additional Resources (Optional)10m
Additional Resources (Optional)10m
1개 연습문제
Convolutional Neural Networks, Fine-Tuning and Detection30m
완료하는 데 3시간 필요
Recurrent Neural Networks (RNN)
완료하는 데 3시간 필요
2개 동영상 (총 20분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
1개의 읽기 자료
Additional Resources (Optional)10m
1개 연습문제
Recurrent Neural Networks30m
완료하는 데 2시간 필요
Training Tips and Multinode Distributed Training
완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 18분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
2개의 읽기 자료
Additional Resources (Optional)10m
Additional Resources (Optional)10m
1개 연습문제
Training Tips and Multinode Distributed Training30m
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
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.
이 수료증을 구매하면 무엇을 이용할 수 있나요?
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.
환불 규정은 어떻게 되나요?
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.
재정 지원을 받을 수 있나요?
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.
강좌를 수료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위 및 Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
