이 강좌에 대하여

최근 조회 2,930

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

Python コーディング、高校レベルの数学の知識が必要です。機械学習/ディープラーニングの知識は必須ではありませんが、あれば有用です。

완료하는 데 약 14시간 필요

일본어

자막: 일본어, 영어, 스페인어, 러시아어

배울 내용

  • オープンソースの機械学習フレームワークとして人気が高い「TensorFlow」のベストプラクティスを学ぶ

  • TensorFlowで基本的なニューラルネットワークを構築する

  • コンピュータビジョン アプリケーションのためのニューラルネットワークを訓練する

  • 畳み込みの使い方を理解してニューラルネットワークを改善する

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

Python コーディング、高校レベルの数学の知識が必要です。機械学習/ディープラーニングの知識は必須ではありませんが、あれば有用です。

완료하는 데 약 14시간 필요

일본어

자막: 일본어, 영어, 스페인어, 러시아어

제공자:

deeplearning.ai 로고

deeplearning.ai

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 2시간 필요

新しいプログラミングパラダイム 

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 16분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
機械学習入門 3m
ニューラルネットワークの 「Hello World」 5m
TensorFlowとPythonでの「Hello World」のウォークスルー 3m
5개의 읽기 자료
始める前に:TensorFlow 2.0と本講座について10m
ルールからデータへ 10m
試してみよう10m
Google Colaboratory の紹介  10m
1 週目リソース  10m
1개 연습문제
1週目 テスト
2

2

완료하는 데 3시간 필요

コンピュータビジョンの紹介 

완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 15분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
7개의 동영상
コンピュータビジョンの紹介2m
訓練データをロードするようコードを作成する2m
コンピュータビジョン ニューラルネットワークをコーディングする2m
コンピュータビジョンのノートブックのウォークスルー3m
訓練の制御のためにコールバックを使用する1m
コールバックのあるノートブックのウォークスルー1m
6개의 읽기 자료
データの使い方を探求する10m
Fashion-MNIST データの構造10m
方法を理解する10m
コンピュータビジョンに取り組む1시간
コールバックの実装方法を見る 10m
2 週目 リソース 10m
1개 연습문제
2 週目 テスト
3

3

완료하는 데 4시간 필요

畳み込みニューラルネットワークでビジョンを強化する 

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 19분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
6개의 동영상
畳み込みとプーリングとは何か?2m
畳み込み層を実装する1m
プーリング層を実装する4m
畳み込みでファッション分類器を改善する4m
畳み込みのウォークスルー3m
6개의 읽기 자료
畳み込み層とプーリング層をコーディングする 10m
畳み込みについてさらに学ぶ 10m
最初のConvNet(畳み込みニューラルネットワーク)を実習する 10m
試してみよう 1시간
フィルターとプールで実験する 1시간
3週目リソース  10m
1개 연습문제
3 週目 テスト
4

4

완료하는 데 5시간 필요

現実世界の画像を使用する 

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 27분), 10 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
9개의 동영상
画像ジェネレーターの理解4m
複雑な画像を使用するConvNetを定義する2m
ConvNetをfit_generatorで訓練する2m
ConvNet開発のウォークスルー2m
fit_generatorによるConvNetの訓練のウォークスルー3m
精度をテストする自動検証を追加する4m
画像圧縮の影響を探求する3m
アンドリューとの対話1m
10개의 읽기 자료
影響の大きい実世界のソリューションを探求する10m
ニューラルネットワークを設計する 10m
画像ジェネレーターでConvNetを訓練する 10m
ソリューションを探求する10m
ニューラルネットワークを訓練する10m
「馬と人間」の分類器を使って実験する1시간
実習を行い検証を使ってみる30m
圧縮された画像を使った実習 30m
4 週目リソース 10m
まとめ10m
1개 연습문제
4 週目 テスト

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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.