이 강좌에 대하여

최근 조회 492,263

학습자 경력 결과

35%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

40%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

21%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 7개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 34시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

귀하가 습득할 기술

Recurrent Neural NetworkTensorflowConvolutional Neural NetworkDeep Learning

학습자 경력 결과

35%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

40%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

21%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 7개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
고급 단계
완료하는 데 약 34시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

제공자:

국립 연구 고등 경제 대학 로고

국립 연구 고등 경제 대학

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up84%(7,644개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 6시간 필요

Introduction to optimization

완료하는 데 6시간 필요
10개 동영상 (총 64분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
10개의 동영상
Welcome to AML specialization!2m
Course intro6m
Linear regression9m
Linear classification10m
Gradient descent5m
Overfitting problem and model validation6m
Model regularization5m
Stochastic gradient descent5m
Gradient descent extensions9m
3개의 읽기 자료
About the University10m
Welcome!5m
Hardware for the course10m
2개 연습문제
Linear models30m
Overfitting and regularization30m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Introduction to neural networks

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 85분), 3 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
9개의 동영상
Chain rule7m
Backpropagation9m
Efficient MLP implementation13m
Other matrix derivatives5m
What is TensorFlow10m
Our first model in TensorFlow10m
What Deep Learning is and is not8m
Deep learning as a language6m
3개의 읽기 자료
Optional reading on matrix derivatives1m
TensorFlow reading1m
Keras reading1m
2개 연습문제
Multilayer perceptron10m
Matrix derivatives20m
3

3

완료하는 데 6시간 필요

Deep Learning for images

완료하는 데 6시간 필요
6개 동영상 (총 59분)
6개의 동영상
Our first CNN architecture10m
Training tips and tricks for deep CNNs14m
Overview of modern CNN architectures8m
Learning new tasks with pre-trained CNNs5m
A glimpse of other Computer Vision tasks8m
1개 연습문제
Convolutions and pooling30m
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Unsupervised representation learning

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 81분)
9개의 동영상
Autoencoders 1015m
Autoencoder applications9m
Autoencoder applications: image generation, data visualization & more7m
Natural language processing primer10m
Word embeddings13m
Generative models 1017m
Generative Adversarial Networks10m
Applications of adversarial approach11m
1개 연습문제
Word embeddings30m

검토

INTRODUCTION TO DEEP LEARNING의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

고급 기계 학습 특화 과정 정보

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
고급 기계 학습

자주 묻는 질문

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.