In the first course of the Deep Learning Specialization, you will study the foundational concept of neural networks and deep learning.
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심층 학습 특화 과정deeplearning.ai이 강좌에 대하여
최근 조회 1,288,349회
학습자 경력 결과
10%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 1번째 강좌:
중급 단계
- Intermediate Python skills: basic programming, understanding of for loops, if/else statements, data structures
- A basic grasp of linear algebra & ML
완료하는 데 약 23시간 필요
영어
자막: 중국어 (번체자), 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 이탈리아어, 포르투갈어 (브라질), 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 터키어, 영어, 스페인어, 일본어
귀하가 습득할 기술
Deep LearningArtificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingNeural Network Architecture
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deeplearning.ai
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 3시간 필요
Introduction to Deep Learning
Analyze the major trends driving the rise of deep learning, and give examples of where and how it is applied today.
완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 74분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 7시간 필요
Neural Networks Basics
Set up a machine learning problem with a neural network mindset and use vectorization to speed up your models.
완료하는 데 7시간 필요
19개 동영상 (총 161분), 6 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
완료하는 데 5시간 필요
Shallow Neural Networks
Build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.
완료하는 데 5시간 필요
12개 동영상 (총 109분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
완료하는 데 8시간 필요
Deep Neural Networks
Analyze the key computations underlying deep learning, then use them to build and train deep neural networks for computer vision tasks.
완료하는 데 8시간 필요
8개 동영상 (총 66분), 5 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
검토
신경망 및 딥 러닝의 최상위 리뷰
SK 제공2018년 8월 29일
Nothing can get better than this course from Professor Andrew Ng. A must for every Data science enthusiast. Gets you up to speed right from the fundamentals. Thanks a lot for Prof Andrew and his team.
AS 제공2021년 7월 10일
I have learned a lot of thing in deep learning such as neural network , deep neural network , forward propagation , backward propagation , broadcasting and vectorization.This is very important for me.
MH 제공2018년 6월 29일
Very good course to start Deep learning. But you need to have the basic idea first. I would suggest to do the Stanford Andrew Ng Machine Learning course first and then take this specialization courses
BC 제공2018년 12월 3일
Extremely helpful review of the basics, rooted in mathematics, but not overly cumbersome. Very clear, and example coding exercises greatly improved my understanding of the importance of vectorization.
심층 학습 특화 과정 정보
The Deep Learning Specialization is a foundational program that will help you understand the capabilities, challenges, and consequences of deep learning and prepare you to participate in the development of leading-edge AI technology.
자주 묻는 질문
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