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Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras 🔗 https://www.coursera.org/learn/introduction-to-deep-learning-with-keras/
[IBM AI course #2] Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras
딥러닝과 인공신경망에 대한 기초를 배우고, Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 직접 구현하는 데 중점을 둔 과정
- 과정명: IBM AI Engineering Specialization의 2번 코스
- 강의 대상: 딥러닝 및 인공신경망에 대한 기초를 배우고 싶은 사람, 머신러닝 경력을 시작하고자 하는 입문자, 기초 지식이 있는 실무자 중 딥러닝 모델을 직접 구현해보고 싶은 사람
- 레벨: 중급 (Intermediate)
- 선수 지식 :
- Python 프로그래밍 숙련도
- 머신러닝에 대한 기초 지식
- 고등학교 수준의 수학
- 다음 과정 이수자 권장 :
- Data analysis with Python
- Machine learning with Python
- 소요 기간: 주당 2~3시간 기준, 총 3~5주 학습
- 언어: 영어 (자막 지원: 한국어 포함 총 25개 언어)
- 이수 조건: 모든 평가 과제 통과 시 수료
- 주요 학습 주제:
- 딥러닝이란 무엇인지 기본 개념 정립
- 신경망(Neural Network)과 딥러닝 모델의 차이점 이해
- CNN, RNN, Transformer, Autoencoder 같은 주요 모델 개념 소개
- 지도 학습과 비지도 학습의 차이와 각 딥러닝 모델 적용 사례
- Autoencoder, Transformer, Restricted Boltzmann Machine 같은 비지도 모델의 간단한 구현
- Keras를 사용한 딥러닝 모델 직접 개발 및 실습
- 객체 탐지(Object Detection), 이미지 캡셔닝(Image Captioning) 등 실제 문제에의 응용
- 사용 도구 및 라이브러리:
- Python
- Jupyter Notebooks
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
- Keras
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