딥러닝 공부 방법 소개
딥러닝은 여러 산업을 변화시키고 있습니다. 이 5 가지 과정의 전문화 과정은 딥 러닝 기본 사항을 이해하고 적용하며 AI에서 경력을 쌓는 데 도움이 됩니다. 몇 분만에 몇 번의 슬라이드만으로 어떤 개념이든 배울 수 있다는 느낌이 들었습니다. 이 과정을 마치고 슈퍼 히어로처럼 된 것 같은 기분을 느꼈습니다. 전에는 딥 러닝에 대해 많이 알지 못했지만 나중에 강력한 발판을 마련한 것 같습니다. 전체 전문화 과정은 신경망을 해독하고 모든 변형의 배후에 있는 수학과 논리를 이해하는 인벤토리와 같았습니다. 강의를 마친 후 신경망이 우리에게 블랙박스가 아니라고 말할 수 있습니다. 아마존 인터뷰 중에 예측 모델의 작동 방식, 데이터 선택 방법, 모델 학습 방법 및이 모델이 고객에게 가치를 더할 수 있는 사용 사례를 자세하게 설명할 수 있었습니다. 가장 효과적인 물체 감지 알고리즘 중 하나 인 YOLOv4를 사용하여 자동차 및 기타 물체를 감지하는 방법을 배우게 됩니다. 신경 스타일 전송 알고리즘을 사용하면 한 이미지의 내용을 다른 이미지의 스타일과 결합하여 새로운 예술 작품을 만들 수 있습니다. 얼굴 인식 및 인식 시스템을 구축하여 이미지에 자동으로 태그를 지정합니다. 딥 러닝 전문화는 AI의 글로벌 리더이자 코세라의 공동 창립자 인 엔드류 박사에 의해 만들어졌습니다. 강의 및 프로그래밍 과제 외에도 많은 딥 러닝 리더와의 독점 인터뷰도 볼 수 있습니다. 그들은 당신과 그들의 개인적인 이야기를 나누고 당신에게 경력 조언을 줄 것입니다. 이 과정은 일반적으로 일주일에 3-6 시간, 16 주간의 학습이 필요합니다. 코세라에서 전체 전문화를 한 달에 49 달러에 받을 수 있습니다. 또는 개별 과정에 등록할 수 있습니다. 확장 가능한 AI 기반 알고리즘을 구축하려는 소프트웨어 개발자인 경우 도구를 사용하여 구축하는 방법을 이해해야 합니다. 이 전문화 과정에서는 머신 러닝을 위한 널리 사용되는 오픈 소스 프레임 워크인 텐서 플로우를 사용하는 모범 사례에 대해 설명합니다. 이 과정에서는 다음을 수행합니다. 텐서 플로우에서 머신 러닝 모델을 구축하는 방법을 알아보겠습니다. 심층 신경망 및 컨볼루션 신경망으로 이미지 인식 알고리즘 구축 모바일 및 웹에서 모델을 배포하는 방법 이해 이미지 인식을 넘어서 물체 감지, 텍스트 인식 등으로 이동 맞춤형 학습 및 훈련을 위한 기본 API 확장 머신러닝 과정과 딥러닝 전문화 과정은 머신러닝과 딥 러닝의 가장 중요하고 기초적인 원리를 가르칩니다. 이 새로운 TensorFlow 전문화 과정에서는 TensorFlow를 사용하여 이러한 원리를 구현하여 실제 문제에 확장 가능한 모델을 구축하고 적용할 수 있는 방법을 알려줍니다. 신경망의 작동 방식에 대한 심층적인 이해를 위해서는 딥러닝 전문화 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 기계 학습 모델을 현실 세계로 가져오려면 단순한 모델링 이상의 것이 필요합니다. 이 전문화 과정에서는 다양한 배포 시나리오를 탐색하고 데이터를 보다 효과적으로 사용하여 모델을 교육하는 방법을 설명합니다. 그로 인해 다음 방법을 배우게 됩니다. TensorFlow.js를 사용하여 브라우저에서 모델 실행하는 방법, TensorFlow Lite를 사용하여 모바일 장치에서 모델 준비 및 배포하고 TensorFlow Data Services를 사용하여 교육 데이터에보다 쉽게 액세스 하는 방법, 구성 및 처리 학습을 포함한 4가지 고급 배포 시나리오 탐색이 과정은 TensorFlow 실습 전문화를 기반으로 하며 TensorFlow 모범 사례를 사용하여 모델을 작성하는 방법을 학습합니다. TensorFlow를 처음 사용하는 경우, 실무 전문화 과정에서 먼저 TensorFlow를 사용하는 것이 좋습니다. 신경망의 작동 방식에 대한 심층적이고 기초적인 이해를 발전시키려면 딥러닝 전문화 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 또 인공 지능은 의학의 관행을 변화시키고 있습니다. 의사가 환자를 보다 정확하게 진단하고 환자의 미래 건강에 대해 예측하며 더 나은 치료법을 추천하도록 돕습니다. 이 전문 분야에서는 의학 학습의 구체적인 문제에 기계 학습을 적용하는 실용적인 경험을 얻습니다. 다음 방법을 배우게 됩니다. 엑스레이 및 3D MRI 뇌 이미지로 질병 진단 트리 기반 모델을 사용하여 환자 생존율을 보다 정확하게 예측합니다. 무작위 시험의 데이터를 사용하여 환자에 대한 치료 효과 추정 자연어 처리를 사용하여 의료 데이터 세트 라벨링 작업을 자동화합니다. 이 과정은 딥 러닝의 기초를 넘어 AI를 의료 사용 사례에 적용하는 뉘앙스를 가르쳐줍니다. 딥 러닝을 처음 사용하거나 신경망이 작동하는 방식에 대한 심층적인 기초를 얻으려면 딥러닝 전문화 영역을 사용하는 것이 좋습니다. AI는 엔지니어만을 위한 것이 아닙니다. 기술이 아닌 과정 인 모두를 위한 AI는 AI 기술을 이해하고 조직의 문제에 AI를 적용할 수 있는 기회를 찾도록 도와줍니다. 오늘날의 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 예를 보게 될 것입니다. 마지막으로 AI가 어떻게 사회에 영향을 미치는지, 그리고 이러한 기술적 변화를 탐색하는 방법을 이해하게 됩니다. 기술 전문가가 아닌 비즈니스 전문가라면 모두를 위한 AI 강의는 지속 가능한 AI 전략을 세우는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝 엔지니어 또는 데이터 과학자인 경우에 이과정은 관리자, 부사장 또는 CEO에게 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업을 이해하도록 요청하는 과정입니다. 그럼 글 봐주셔서 감사합니다.