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신경망 및 딥 러닝
About this course
딥 러닝 전문화의 첫 번째 과정에서는 신경망과 딥 러닝의 기본 개념을 학습합니다. 마지막에는 완전히 연결된 심층 신경망의 구축, 훈련 및 적용, 효율적인(벡터화된) 신경망 구현, 신경망 아키텍처의 주요 파라미터 식별, 딥 러닝을 자체 애플리케이션에 적용 등 딥 러닝의 부상을 주도하는 중요한 기술 동향에 익숙해질 것입니다. 딥 러닝 전문화는 딥 러닝의 기능, 과제 및 결과를 이해하고 첨단 AI 기술 개발에 참여할 수 있도록 준비하는 데 도움이 되는 기본 프로그램입니다. 머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 경력의 수준을 높이고, AI 세계에서 결정적인 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로를 제공합니다.
C
55/100
CourseAsk score
- What the provider tells you
- 23/45
- Who stands behind it
- 20/35
- How complete the listing is
- 12/20
Scores how much the provider publishes and who stands behind it — not how well it is taught.
What you'll learn
- build and train deep neural networks
- implement efficient vectorized neural networks
- identify key parameters in neural network architectures
- apply deep learning techniques to real-world applications
Course objectives
- understand the basics of neural networks and deep learning
- prepare for advanced AI technology development
- gain skills to apply machine learning in professional settings
Deep Learning
#deep learning
#professional development
#machine learning
#data science
#ai applications
#neural networks
#training models
#vectorization
#architecture parameters
$49.00
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