01. Intro - 앤드류 응(Andrew Ng)교수님 머신러닝/딥러닝 한글자막 공부하기

머신러닝, 딥러닝의 대가 앤드류 응 교수님의 강의는 총 3곳에서 들을 수 있다.

일단 앤드류 응 교수님은 홍콩계 미국인이라 한국어 강의는 없고 자막이 있는것도 찾기 힘들다.

 

 

 

 

유튜브는 가장 접근성이 좋다는 장점이 있다.

코세라는 7일간 무료로 강의를 들을 수 있고, 모든 강의를 수료하면 수료증을 받을 수 있다.

네이버 에드위드 부스트코스에 있는 강의는 코세라 강의와 동일하면서도 자막이 있고 네이버 아이디가 있다면 무료로 강의를 들을 수 있다.

그래서 나는 네이버 아이디로 부스트 코스에 있는 강의를 듣기로 했다.

 

1. 유튜브 - https://youtube.com/playlist?list=PLLssT5z_DsK-h9vYZkQkYNWcItqhlRJLN 

 

 

Machine Learning — Andrew Ng, Stanford University [FULL COURSE]

2. 코세라 - https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

심층 학습

3. 네이버 에드위드 부스트코스 - https://www.boostcourse.org/opencourse

다 함께 배우고 성장하는 부스트코스

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부스트코스에서 한글자막으로 무료강의 듣기

네이버 아이디로 로그인을 하고 부스트코스 > 무료강의 > 인공지능 순서대로 들어가면 아래 사진과 같이 앤드류 응 교수님의 강의가 무료로 있는것을 확인할 수 있다. 강의는 총 4개로 140강이다. 하나씩 강의수강을 눌러서 인강을 수강하면 된다.

Andrew Ng 앤드류응 교수님 딥러닝 강좌 목차 (총 140강)

1. 신경망과 딥러닝 (총 41강)
   • 딥러닝 소개
   • 신경망과 로지스틱회귀
   • 파이썬과 벡터화
   • 얕은 신경망 네트워크
   • 심층 신경망 네트워크
2. 심층 신경망 성능 향상시키기 (총 34강)
   • 머신러닝 어플리케이션 설정하기
   • 신경망 네트워크의 정규화
   • 최적화 문제 설정
   • 최적화 알고리즘
   • 하이퍼파라미터 튜닝
   • 배치 정규화
   • 다중 클래스 분류
   • 프로그래밍 프레임워크 소개
3. 머신러닝 프로젝트 구조화하기 (총 22강)
   • ML전략 소개
   • 목표 설정하기
   • 사람 수준의 성능과 비교하기
   • 오차 분석
   • Training과 Dev/Test 세트의 불일치
   • 다양한 문제로부터 학습시키기
   • End-to-end Deep Learning
4. 합성곱 신경망 네트워크 (CNN) (총 43강)
   • 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks)
   • 케이스 스터디 
   • ConvNets을 위한 실질적인 조언들
   • 탐지 알고리즘
   • 얼굴 인식
   • 신경망 스타일 변형 (Neural Style Transfer)

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02. 경사하강법 Gradient Descent - 앤드류 응(Andrew Ng)교수님 머신러닝/딥러닝 한글자막 공부하기

03. 얕은 신경망 네트워크 - 앤드류응(Andrew Ng)교수님 머신러닝/딥러닝 한글자막 공부하기