Coursera/Deep Learning Specialization10 [Coursera] Deep Learning Specialization 시작하기 (a.k.a 딥러닝 전문가 과정) 00. OT (Orientation) 한 줄 소개: 딥러닝 공부 어떻게 시작하면 좋을까요? 어떻게 공부하면 좋을까요? 오늘은 중간 점검 겸 제가 요즘 집중하고 있는 딥러닝 강좌에 대해 소개해드리고자 합니다. Courera의 'Deep Learning Specialization Course'. 지금 시작합니다! 목차 OT는 다음의 내용으로 구성되어 있습니다 🙃 What is Coursera? Coursera 재정 도움(Financial Aid) How to study? 1. What is Coursera? 누구나 언제 어디서든 세계 최고의 교육을 통해 삶을 바꿀 수 있도록 돕는 학습 커뮤니티입니다 여기서 세계 최고의 교육이라 함은 정말로 세계 최고(world-class)의 교육자와 교육기관(주로 미국에 있.. 2020. 12. 3. [Deep-Special] [Lec2] Week1. Practical aspects of Deep Learning Regularization your neural network 이번 시간에는 머신러닝 알고리즘 학습 시 발생하는 Overfitting 문제를 해결하는 테크닉을 배워보겠습니다 우선 Regularization에 대해 알아보겠습니다 다음으로 Weight Decay에 대해서도 알아보겠습니다 본 포스팅은 Deep Learning Specialization Course의 2번째 강의인 'Improving Deep Neural Networks - Hyperparameter Tunning, Regularization and Opimization'을 학습하며 정리한 노트입니다. 궁금하신 점이 있으시다면 언제든지 문의 부탁드립니다! 잘 못된 내용 또한 바로잡아주신다면 정말 감사하겠습니다! 📩 leeyj0511@naver... 2020. 11. 15. [Deep-Special] [Lec1] Week4. Deep Neural Network - Programming Assignment1. Building your Deep Neural Network 📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning Building your Deep Neural Network: Step by Step 이번 시간에는 deep neural network를 구현하는데 있어서 필요한 함수들을 구현할 것입니다. 그리고 해당 과제에서 구현한 함수를 사용해 다음 과제에서는 'Cat vs Non-Cat ' Image Classification Task를 해결해 볼 것입니다. Coursera Rule로 인해 정답 코드를 공개할 수는 없습니다. 과제를 하시면서 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 연락주시길 바랍니다! 📩 leeyj0511@naver.com 댓글도 환영입니다!😃 After this assignment you will be able to: Use non.. 2020. 11. 10. [Deep-Special] [Lec1] Week4. Deep Neural Network 📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning 학습 목표 Describe the successive block structure of a deep neural network Build a deep L-layer neural network Analyze matrix and vector dimensions to check neural network implementations Use a cache to pass information from forward to back propagation Explain the role of hyperparameters in deep learning 1. Deep L-layer neural network 지금까지 우리는 심층신경망을 구현하기 위한 .. 2020. 11. 10. [Deep-Special] [Lec1] Week3. Shallow Neural Network 📔 [Lec1] Neural Networks & Deep Learning Shallow Neural Network 3주 차 목표 Describe hidden units and hidden layers Use units with a non-linear activation function, such as tanh Implement forward and backward propagation Apply random initialization to your neural network Increase fluency in Deep Learning notations and Neural Network Representations Implement a 2-class classification neural network w.. 2020. 11. 8. [Deep-Special] [Lec1] Programming Assignment - Logistic Regression with a Neural Network mindset Week2. Programming Assignment 딥러닝 특화 과정의 첫 강좌 'Neural Networks and Deep Learning' 2주차 과제입니다. 이번 시간에는 'Cat Classifier'를 구현합니다. 해당 데이터가 고양이인지 아닌지를 구분하는 간단한 분류기를 만들어 보는 시간입니다. Logistic Regression Network를 통해 70%의 성능을 달성해 보세요! Coursera Rule로 인해 정답 코드를 공개할 수는 없습니다. 과제를 하시면서 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 연락주시길 바랍니다! 📩 leeyj0511@naver.com 댓글도 환영입니다!😃 First programming exercise of the deep learning specialization B.. 2020. 11. 4. 이전 1 2 다음
