설명
기계 학습 전문화는 DeepLearning.AI와 스탠포드 온라인이 협력하여 만든 기초 온라인 프로그램입니다. 이 초보자 친화적인 프로그램은 기계 학습의 기본을 가르치고 이러한 기술을 사용하여 실제 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 알려줍니다.
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AI 비전가인 Andrew Ng가 가르치는 이 프로그램은 스탠포드 대학교에서 중요한 연구를 이끌고 Google Brain, Baidu, Landing.AI에서 혁신적인 작업을 수행한 경험이 있습니다. 이 3개 과정의 전문화는 Andrew의 선구적인 기계 학습 과정의 업데이트된 버전으로, 2012년 출시 이후 480만 명 이상의 학습자가 수강했으며 5점 만점에 4.9점을 기록했습니다. 이 과정은 감독 학습(다중 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망, 결정 트리), 비감독 학습(클러스터링, 차원 축소, 추천 시스템) 및 실리콘 밸리에서 인공지능과 기계 학습 혁신을 위해 사용되는 모범 사례에 대한 폭넓은 소개를 제공합니다.
이 전문화를 마치면 주요 개념을 숙달하고 기계 학습을 도전적인 실제 문제에 신속하고 강력하게 적용할 수 있는 실용적인 노하우를 얻게 됩니다. AI 분야에 진입하거나 기계 학습 경력을 쌓고자 한다면, 새로운 기계 학습 전문화가 시작하기에 가장 좋은 장소입니다. 이 프로그램은 초보자를 위해 설계되었으며 기본적인 코딩 지식과 고등학교 수준의 수학만 필요합니다.
전문화는 세 개의 과정으로 구성되어 있으며, 주당 5시간의 속도로 모든 과정을 완료하는 데 약 10주가 소요됩니다. 학습자는 Python과 NumPy, scikit-learn과 같은 인기 라이브러리를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하고 기계 학습 개발을 위한 모범 사례를 적용하는 방법을 배웁니다. 또한, 이 프로그램은 학습자가 실제 시나리오에서 기술을 적용할 수 있는 실용적인 프로젝트를 포함하고 있어 AI 분야에서 경력 전망을 향상시키고자 하는 사람들에게 훌륭한 선택입니다.
- 카테고리기업 교육 및 이러닝
- 요금제구독
기계 학습 전문화의 핵심 기능
과정 수: 3
기술 수준: 초보자
수료증 제공: 예
가격 모델: 구독
강사: Andrew Ng
예상 기간: 10주
프로그래밍 언어: Python
학습 도구: NumPy, scikit-learn, TensorFlow
기계 학습 전문화 사용 방법은?
등록: Coursera에서 기계 학습 전문화를 선택하세요.
학습: 과정 자료에 참여하고 과제를 완료하세요.
실습: 실습 프로젝트를 통해 개념을 적용하세요.
완료: 세 개의 과정을 모두 마쳐 수료증을 받으세요.
기계 학습 전문화의 사용 사례
- 경력 개발
- AI 애플리케이션
- 데이터 분석
- 예측 모델링
- 추천 시스템
