이 강좌에 대하여

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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

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제공자:

국립 연구 고등 경제 대학 로고

국립 연구 고등 경제 대학

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up83%(6,833개의 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

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

  • 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.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • 구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.

  • 예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.

  • 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.

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