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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.
week 2_신경망 기초 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. 7.
week 2_벡터화(Vectorization) (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.
week 2_신경망으로서의 로지스틱 회귀 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 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 Neural N.. 2022. 2. 3.
week 1_딥러닝 개념, 신경망을 이용한 지도학습 (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 오늘은 DeepLearning.AI에서 진행하는 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 Neural N.. 2022. 1. 27.
[COURSERA] Neural Networks and Deep Learning (Andrew Ng) 안녕하세요, HELLO 국가평생교육진흥원과 Coursera가 공동 기획한 을 통해, 코세라(Coursera) 강좌를 수강 및 이수할 수 있게 되었습니다. 데이터 사이언스 관련 강좌를 중심으로 공부할 예정이며, 이번에는 Andrew Ng 교수님이 진행하는 딥러닝 전문화의 첫 번째 과정인 "Neural Networks and Deep Learning"을 정리하려고 합니다. 정리에 앞서, "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. ~ 딥러닝 기초 ~.. 2022. 1. 27.
[COURSERA] Data Science Math Skills 자격증 취득 안녕하세요, HELLO COURSERA 온라인 강의는 모든 수업을 이수하고 시험을 통과하면 이에 따라 자격증을 제공하며, 해당 자격증은 linkedin을 통해 업데이트가 가능합니다. 이번에 Duke university에서 진행하는 기초 수학 강의인 "Data Science Math Skills" 공부를 마무리하였습니다. 강의는 전반적으로 수학 지식에 '익숙해지기' 위해 용어, 기호, 정의 등을 쉽게 정리했습니다. 강의의 장점은 영어로 쉽게 수학 개념을 설명한 부분과 데이터 영역에서 공부한 수학 지식이 어떻게 활용되는 지를 개념적으로 짚어준 부분이 좋았습니다. 다만, 강의 자체가 짧게 10분 내외의 영상으로 구성되고 완전히 초보자를 위한 강의는 아니기에, 기초 통계학이 공부된 분이 영어로 수학 공부를 시작.. 2022. 1. 21.
week 4_Bayes' Theorem (Probability theory, including Bayes’ theorem) 안녕하세요, HELLO 오늘은 Duke university에서 진행하는 기초 수학 강의인 "Data Science Math Skills"를 정리하려고 합니다. "Data Science Math Skills"의 강의 목적은 '수학 기호, 정의 등의 설명'을 통해 '데이터 사이언스를 위한 기초 수학 지식'을 쌓기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~Set theory, including Venn diagrams ~Properties of the real number line ~Interval notation and algebra with inequalities ~Uses for summation and Sigma notation ~Math on the Cartesian (x,y) plane,.. 2022. 1. 21.
week 4_순열, 조합, 주변 확률, 합의 규칙 (Probability theory, including Bayes’ theorem) 안녕하세요, HELLO 오늘은 Duke university에서 진행하는 기초 수학 강의인 "Data Science Math Skills"를 정리하려고 합니다. "Data Science Math Skills"의 강의 목적은 '수학 기호, 정의 등의 설명'을 통해 '데이터 사이언스를 위한 기초 수학 지식'을 쌓기 위함이며, 강의는 아래와 같이 구성되어 있습니다. ~Set theory, including Venn diagrams ~Properties of the real number line ~Interval notation and algebra with inequalities ~Uses for summation and Sigma notation ~Math on the Cartesian (x, y) plane.. 2022. 1. 20.
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