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딥러닝

이 과정은 이론과 응용을 모두 포함하여 딥러닝의 기초를 다룹니다. 주제에는 신경망 구조(MLP, CNN, RNN, 그래프 신경망, 트랜스포머), 딥러닝의 기하학 및 불변성, 오차 역전파 및 자동 미분, 고차원에서의 학습 이론 및 일반화, 그리고 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스에 대한 응용이 포함됩니다.

34명 이 수강하고 있어요.

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 다양한 신경망 아키텍처 설계 및 구현

  • 특정 작업을 위한 딥러닝 모델 분석 및 최적화

  • 컴퓨터 비전 및 자연어 처리(NLP) 분야의 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술을 적용합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝 모델 구현에 어려움을 겪는 데이터 사이언티스트들

  • AI 직무로 전환하고자 하는 소프트웨어 엔지니어들

  • 자신의 프로젝트에 딥러닝을 적용하고자 하는 연구자들

선수 지식,
필요할까요?

  • 기초 통계 및 확률 개념에 대한 이해

  • 머신러닝 기초에 대한 이해

  • Python 또는 이와 유사한 언어를 사용한 프로그래밍 경험

안녕하세요
Open Academy입니다.

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26

수강평

4.9

강의 평점

231

강의

"언어가 학습의 장벽이 되지 않도록."

세계 유수 기관의 공개 강의를 전합니다.
번역과 자막 작업을 거쳐, 모든 학습자가 원어 부담 없이 강의를 따라갈 수 있도록 돕습니다.

커리큘럼

전체

27개 ∙ (29시간 31분)

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