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Neural Networks and Deep Learning14

[COURSERA] Neural Networks and Deep Learning 자격증 취득 안녕하세요, HELLO COURSERA 온라인 강의는 모든 수업을 이수하고 시험을 통과하면 이에 따라 자격증을 제공하며, 해당 자격증은 linkedin을 통해 업데이트가 가능합니다. 이번에 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning" 공부를 마무리하였습니다. 강의의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함입니다. 강의의 좋은 점은 순방향 전파, 비용 함수 그리고 역방향 전파를 진행하며 파라미터를 업데이트하는 과정을 쉽게, 순차적으로 알려줘서 좋았습니다. 다만, co.. 2022. 2. 13.
week 4_Deep Neural Network for Image Classification 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. "Neural Networks and Deep Learning"의 강의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Introduction ~ Basics of Neural Network programming ~ One hidden layer Neural Networks ~ Deep N.. 2022. 2. 13.
week 4_Building your Deep Neural Network Step by Step 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. "Neural Networks and Deep Learning"의 강의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Introduction ~ Basics of Neural Network programming ~ One hidden layer Neural Networks ~ Deep N.. 2022. 2. 13.
week 4_Deep Neural Networks 연습문제 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. "Neural Networks and Deep Learning"의 강의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Introduction ~ Basics of Neural Network programming ~ One hidden layer Neural Networks ~ Deep N.. 2022. 2. 13.
week 4_Deep Neural Networks (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. "Neural Networks and Deep Learning"의 강의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Introduction ~ Basics of Neural Network programming ~ One hidden layer of Neural Networks ~ Dee.. 2022. 2. 13.
week 3_Planar data classification with a hidden layer 실습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. "Neural Networks and Deep Learning"의 강의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Introduction ~ Basics of Neural Network programming ~ One hidden layer Neural Networks ~ Deep N.. 2022. 2. 10.
week 3_얕은 신경망(Shallow, One hidden layer Neural Networks) 연습문제 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. "Neural Networks and Deep Learning"의 강의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Introduction ~ Basics of Neural Network programming ~ One hidden layer Neural Networks ~ Deep N.. 2022. 2. 10.
week 3_One hidden layer Neural Networks (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. "Neural Networks and Deep Learning"의 강의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Introduction ~ Basics of Neural Network programming ~ One hidden layer Neural Networks ~ Deep N.. 2022. 2. 9.
week 2_Python Basics with Numpy (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 앤드류 응(Andrew Ng) 교수님의 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. "Neural Networks and Deep Learning"의 강의 목적은 '딥러닝의 기능, 과제 및 결과 이해'를 통해 '머신 러닝을 업무에 적용하고, 기술 수준을 높이고, AI 분야에서 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로'를 배우기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~ Introduction ~ Basics of Neural Network programming ~ One hidden layer Neural Networks ~ Deep N.. 2022. 2. 7.
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