If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "superpower" that will let you build AI systems that just weren't possible a few years ago.
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심층 학습 특화 과정deeplearning.ai이 강좌에 대하여
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학습자 경력 결과
34%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
34%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
11%
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 5개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 20시간 필요
영어
자막: 중국어 (번체자), 아랍어, 프랑스어, 우크라이나어, 포르투갈어 (유럽), 중국어 (간체자), 이탈리아어, 포르투갈어 (브라질), 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 터키어, 영어, 스페인어, 일본어
귀하가 습득할 기술
Artificial Neural NetworkBackpropagationPython ProgrammingDeep Learning
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deeplearning.ai
Founded by Andrew Ng, DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Introduction to deep learning
Be able to explain the major trends driving the rise of deep learning, and understand where and how it is applied today.
완료하는 데 2시간 필요
7개 동영상 (총 76분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
Welcome5m
What is a neural network?7m
Supervised Learning with Neural Networks8m
Why is Deep Learning taking off?10m
About this Course2m
Course Resources1m
Geoffrey Hinton interview40m
2개의 읽기 자료
Frequently Asked Questions10m
How to use Discussion Forums10m
1개 연습문제
Introduction to deep learning30m
완료하는 데 8시간 필요
Neural Networks Basics
Learn to set up a machine learning problem with a neural network mindset. Learn to use vectorization to speed up your models.
완료하는 데 8시간 필요
19개 동영상 (총 161분), 7 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
19개의 동영상
Logistic Regression5m
Logistic Regression Cost Function8m
Gradient Descent11m
Derivatives7m
More Derivative Examples10m
Computation graph3m
Derivatives with a Computation Graph14m
Logistic Regression Gradient Descent6m
Gradient Descent on m Examples8m
Vectorization8m
More Vectorization Examples6m
Vectorizing Logistic Regression7m
Vectorizing Logistic Regression's Gradient Output9m
Broadcasting in Python11m
A note on python/numpy vectors6m
Quick tour of Jupyter/iPython Notebooks3m
Explanation of logistic regression cost function (optional)7m
Pieter Abbeel interview16m
7개의 읽기 자료
Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1m
Clarification about Upcoming Gradient Descent Video1m
Derivation of DL/dz (optional reading)10m
Copy of Clarification about Upcoming Logistic Regression Cost Function Video1m
Clarification of "dz"10m
Deep Learning Honor Code2m
Programming Assignment FAQ10m
1개 연습문제
Neural Network Basics30m
완료하는 데 5시간 필요
Shallow neural networks
Learn to build a neural network with one hidden layer, using forward propagation and backpropagation.
완료하는 데 5시간 필요
12개 동영상 (총 109분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
12개의 동영상
Neural Network Representation5m
Computing a Neural Network's Output9m
Vectorizing across multiple examples9m
Explanation for Vectorized Implementation7m
Activation functions10m
Why do you need non-linear activation functions?5m
Derivatives of activation functions7m
Gradient descent for Neural Networks9m
Backpropagation intuition (optional)15m
Random Initialization7m
Ian Goodfellow interview14m
2개의 읽기 자료
Clarification: Activation Function1m
Clarification about Upcoming Backpropagation intuition (optional)1m
1개 연습문제
Shallow Neural Networks30m
완료하는 데 5시간 필요
Deep Neural Networks
Understand the key computations underlying deep learning, use them to build and train deep neural networks, and apply it to computer vision.
완료하는 데 5시간 필요
8개 동영상 (총 64분), 3 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
8개의 동영상
Forward Propagation in a Deep Network7m
Getting your matrix dimensions right11m
Why deep representations?10m
Building blocks of deep neural networks8m
Forward and Backward Propagation10m
Parameters vs Hyperparameters7m
What does this have to do with the brain?3m
3개의 읽기 자료
Clarification about Getting your matrix dimensions right video1m
Clarification about Upcoming Forward and Backward Propagation Video1m
Clarification about What does this have to do with the brain video1m
1개 연습문제
Key concepts on Deep Neural Networks30m
검토
신경망 및 딥 러닝의 최상위 리뷰
WY 제공2018년 6월 25일
Really, really good course. Especially the tips of avoiding possible bugs due to shapes. Also impressed by the heroes' stories. Genuinely inspired and thoughtfully educated by Professor Ng. Thank you!
XL 제공2017년 8월 26일
This is a very good course for people who want to get started with neural networks. Andrew did a great job explaining the math behind the scenes. Assignments are well-designed too. Highly recommended.
NL 제공2020년 10월 3일
This course helps me to understand the basic concept of Deep Learning. However I think this course should include at least 1 week (or 2-3 videos) about math so learners can have a better understanding
SG 제공2019년 7월 14일
Dear Andrew! Thank you so very much for making me belive in myself as a machine learning engineer. Your lectures & excercises are like "shoulders of Giants" on which a good student can stand out high.
심층 학습 특화 과정 정보
If you want to break into AI, this Specialization will help you do so. Deep Learning is one of the most highly sought after skills in tech. We will help you become good at Deep Learning.
자주 묻는 질문
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