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신경망 및 딥 러닝 · LearnSpace
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신경망 및 딥 러닝

Курс от DeepLearning.AI
Средний≈ 27.3 чКорейский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

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.

Навыки, которые вы освоите

Artificial Neural NetworksDeep LearningNetwork ArchitectureModel TrainingRecurrent Neural Networks (RNNs)Computer VisionArtificial IntelligenceConvolutional Neural NetworksApplied Machine LearningModel OptimizationSupervised LearningMachine Learning MethodsPerformance TuningNumPy

Программа курса

4 модулей · 69 учебных материалов

01딥 러닝 소개10 материалов

딥 러닝 전문화에 오신 것을 환영합니다.

시작Видео

딥 러닝 소개

신경망이란 무엇입니까?Видео신경망을 사용한 지도 학습Видео딥 러닝이 도약하는 이유는 무엇입니까?Видео이 과정 소개Видео

Учитесь у экспертов

Younes Bensouda Mourri

Curriculum developer

신경망 및 딥 러닝
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Обучение на Coursera

≈ 27.3 ч

4 модулей

Язык: Корейский

Субтитры: Китайский (Тайвань), Арабский, Французский, Европейский португальский, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский, Японский

Часть программы вашего университета
Discourse에 참여하십시오!Внешний инструмент
자주 묻는 질문Чтение

강의 노트(선택 사항)

강의 노트 W1Внешний инструмент

퀴즈

딥 러닝 소개Задание

히어로즈 오브 딥 러닝(선택 사항)

Geoffrey Hinton 인터뷰Видео
02신경망 기초28 материалов

신경망으로서의 로지스틱 회귀

이진 분류Видео로지스틱 회귀Видео로지스틱 회귀 비용 함수Видео기울기 하강Видео도함수Видео더 많은 도함수의 예Видео계산 그래프Видео계산 그래프가 있는 도함수Видео로지스틱 회귀 기울기 하강Видеоm에 대한 기울기 하강 예ВидеоDL/dz의 도함수(선택 사항)Чтение

파이썬과 벡터화

벡터화Видео더 많은 벡터화 예제Видео로지스틱 회귀 벡터화하기Видео로지스틱 회귀의 기울기 출력 벡터화하기Видео파이썬으로 브로드캐스팅하기Видео파이썬/Numpy 벡터에 대한 참고 사항ВидеоJupyter/iPython 노트북의 빠른 둘러보기Видео

강의 노트(선택 사항)

강의 노트 W2Внешний инструмент

퀴즈

신경망 기초Задание

프로그래밍 과제

딥 러닝 명예 코드Чтение프로그래밍 과제 FAQЧтение노트북 다운로드 방법Чтение작업 공간을 새로 고치는 방법ЧтениеNumpy를 사용한 파이썬 기본 사항Программирование신경망 사고 방식을 사용한 로지스틱 회귀Программирование

히어로즈 오브 딥 러닝(선택 사항)

Pieter Abbeel 인터뷰Видео
03얕은 신경망15 материалов

얕은 신경망

신경망 개요Видео신경망 표현Видео신경망의 출력 계산Видео여러 예제에서 벡터화하기Видео벡터화 구현에 대한 설명Видео활성화 함수Видео비선형 활성화 함수가 필요한 이유는 무엇입니까?Видео활성화 함수의 도함수Видео신경망에 대한 기울기 하강Видео역전파 직관(선택 사항)Видео무작위 초기화Видео

강의 노트(선택 사항)

강의 노트 W3Внешний инструмент

퀴즈

얕은 신경망Задание

Programming Assignment

하나의 숨겨진 레이어를 사용한 평면 데이터 분류Программирование

히어로즈 오브 딥 러닝(선택 사항)

Ian Goodfellow 인터뷰Видео
04심층 신경망16 материалов

심층 신경망

심층 L 레이어 신경망Видео심층 네트워크에서의 순방향 전파Видео행렬 차원을 올바르게 얻기Видео왜 심층 표현입니까?Видео심층 신경망의 빌딩 블록Видео순방향 및 역방향 전파Видео파라미터 대 하이퍼파라미터Видео설명 대상: 이것이 뇌와 어떤 관련이 있습니까?Чтение이것이 뇌와 어떤 관련이 있습니까?Видео

강의 노트(선택 사항)

강의 노트 W4Внешний инструмент

퀴즈

심층 신경망의 주요 개념Задание

프로그래밍 과제

심층 신경망 구축: 단계별ПрограммированиеAutoGrader의 혼동되는 출력Чтение심층 신경망 - 응용Программирование

참조 및 감사의 말

참고문헌Чтение감사의 말Чтение
로지스틱 회귀 비용 함수 설명(선택 사항)Видео