딥러닝

딥러닝 기초 — 신경망, 머신러닝 모델 및 TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크를 포함한 딥러닝의 핵심 원리를 배우세요.

Python의 딥 러닝과 신경망

딥러닝 기초
Python을 사용하여 감독 및 무감독 신경망을 설계하고 구현하는 방법을 배워 인공 지능의 견고한 기반을 구축합니다.
★ 4.5 (1,574)

기계 학습을 위한 선형 대수학 및 미적분학

딥러닝 기초
머신 러닝 및 데이터 과학 알고리즘의 기반이 되는 필수 선형 대수학 및 미적분학 개념을 습득합니다.
★ 4.6 (8,403)

TensorFlow 및 Python을 통한 딥 러닝: 실용적인 가이드

딥러닝 기초
TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 모델을 설계, 훈련 및 평가하여 Python을 사용하여 실제 데이터 문제를 해결하는 방법을 알아보세요.
★ 4.3 (1,103)

TensorFlow와 딥 러닝: 신경망 구축 및 훈련

딥러닝 기초
신경망의 기본 사항을 숙지하고 TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하여 실제 회귀 및 분류 문제를 해결하세요.
★ 4.7 (1,037)

딥 러닝 기초: Python 및 TensorFlow를 사용하여 신경망 구축

딥러닝 기초
신경망의 기본 이론을 배우고 Python, NumPy, 최신 TensorFlow를 사용하여 처음부터 딥 러닝 모델을 구축하세요.
★ 4.8 (1,004)

TensorFlow 2 및 Keras를 통한 딥 러닝: 실용적인 가이드

딥러닝 기초
명확하고 단계별로 설명된 자습서를 통해 Python, TensorFlow, Keras를 사용하여 신경망을 마스터하고 지능형 예측 모델을 구축하세요.
★ 4.7 (8,911)

딥 러닝용 PyTorch: 신경망 개발 실습

딥러닝 기초
PyTorch 기본 사항을 숙지하여 실제 인공 지능 애플리케이션을 위한 딥 러닝 모델과 신경망을 구축, 훈련, 최적화합니다.
★ 4.7 (6,070)

Python의 현대적인 딥 러닝: 신경망 구축 및 튜닝

딥러닝 기초
PyTorch 및 TensorFlow를 사용하여 신경망을 구축, 최적화 및 훈련하는 방법을 배우고 최신 최적화 및 정규화 기법을 탐색합니다.
★ 4.7 (3,737)

SageMaker를 통한 AWS의 머신 러닝: 모델 구축 및 배포

딥러닝 기초
데이터 준비부터 최신 대규모 언어 모델 배포에 이르기까지 클라우드에서 엔드 투 엔드 머신 러닝 워크플로를 완벽하게 익힐 수 있습니다.
★ 4.4 (4,254)

자바스크립트 및 TensorFlow.js를 통한 머신 러닝

딥러닝 기초
데이터 과학 경험이 전혀 없어도 JavaScript를 사용하여 브라우저에서 직접 머신 러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 방법을 알아보세요.
★ 4.7 (3,503)

PyTorch 및 Transformers를 통한 딥 러닝 및 신경망

딥러닝 기초
PyTorch를 사용하여 신경망의 기본 이론을 습득하고 Transformers 및 언어 아키텍처를 포함한 최신 딥 러닝 모델을 구축합니다.
★ 4.5 (3,033)

Python 및 Keras를 통한 딥 러닝 기초

딥러닝 기초
Python 및 Keras를 사용하여 기본 개념부터 실제 모델 배포까지 이미지 및 텍스트 분석을 위한 신경망을 구축하고 훈련합니다.
★ 4.5 (3,423)

딥 러닝 및 신경망을 위한 PyTorch

딥러닝 기초
PyTorch 프레임워크를 사용하여 컴퓨터 비전, 자연 언어 처리 및 생성 작업을 위한 최신 인공 지능 모델을 구축합니다.
★ 4.7 (2,648)

머신 러닝 기초: 비기술적인 소개

딥러닝 기초
코드를 한 줄도 작성하지 않고 인공 지능의 신비를 풀고 머신 러닝의 핵심 개념, 워크플로우, 실제 애플리케이션을 완벽하게 습득하세요.
★ 4.8 (8,949)

기계 학습 기초: 신경망 및 의사 결정 트리

딥러닝 기초
TensorFlow를 사용하여 신경망과 의사 결정 트리 앙상블을 구축하고 훈련하여 복잡한 실제 분류 및 회귀 문제를 해결합니다.
★ 4.9 (8,684)

신경망과 현대 딥 러닝의 기초

딥러닝 기초
신경망 및 딥 러닝의 핵심 개념을 습득하여 최신 인공 지능 모델을 이해하고 설계하고 훈련하십시오.
★ 5.0 (6,972)

머신 러닝을 위한 다변량 미적분

딥러닝 기초
그라디언트, 자코비안, 최적화의 수학적 기초를 숙지하여 머신 러닝 모델이 학습하고 업데이트되는 방식을 확실하게 이해합니다.
★ 4.7 (5,773)

시계열 예측 및 시퀀스 모델용 TensorFlow

딥러닝 기초
실제 예측 작업을 위해 TensorFlow, 재귀 신경망, 컨볼루션 네트워크를 사용하여 시퀀스 데이터를 준비하고 예측 모델을 구축하는 방법을 알아보십시오.
★ 4.7 (5,162)

PyTorch, Keras, TensorFlow를 통한 딥 러닝 소개

딥러닝 기초
가장 인기 있는 3가지 Python 프레임워크를 사용하여 딥 러닝 모델을 설계, 훈련, 배포하는 방법을 배워 신경망의 견고한 기반을 구축하세요.
★ 4.5 (4,232)

PyTorch를 통한 딥 러닝 기초

딥러닝 기초
PyTorch 프레임워크를 사용하여 신경망의 기본 사항을 습득하고 표 및 이미지 데이터에 대한 예측 모델을 구축합니다.
★ 4.8 (4,175)

PyTorch를 통한 기계 학습의 기초

딥러닝 기초
PyTorch를 사용하여 분류, 회귀, 딥 러닝 모델을 훈련시켜 실제 데이터 분석을 위한 머신 러닝의 견고한 기반을 구축합니다.
★ 4.7 (3,825)

클라우드 인프라에서의 머신 러닝 및 TensorFlow

딥러닝 기초
최신 클라우드 환경에서 TensorFlow를 사용하여 전문적인 머신 러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 방법을 알아보세요.
★ 4.4 (3,778)

프로덕션 머신 러닝 및 MLOps 기본 사항

딥러닝 기초
실험 코드에서 확장 가능한 실제 시스템으로 전환하여 프로덕션에서 강력한 머신 러닝 모델을 설계, 배포 및 모니터링하는 방법을 알아보십시오.
★ 4.8 (3,358)

기계 학습 및 인공 지능의 기초

딥러닝 기초
핵심 인공 지능, 머신 러닝, 생성적 AI 개념을 명확히 이해하여 현대 기술 환경을 자신있게 탐색하십시오.
★ 4.6 (3,275)
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