Andrew Ng Notes Collection
이것은 Coursera의 딥 러닝 전문화의 첫 번째 과정으로 deeplearning.ai에 의해 완화됩니다. 이 과정은 Andrew Ng에 의해 가르칩니다.
Andrew Ng 머신 러닝 노트 : 독서
하나의 PDF의 딥 러닝 전문화 노트 : 읽기
| SR NO | 기사 읽기 |
|---|
| 1. | 신경망 딥 러닝 |
| 2. | 딥 러닝 네트워크 향상 |
| 3. | ML 프로젝트의 구조 |
| 4. | 컨볼 루션 신경망 |
| 5. | 시퀀스 모델 |
| Sr. no | MOOC 강의 링크 |
|---|
| 1. | Andrew-Ng의 기계 학습 |
| 딥 러닝 시리즈 |
| 1. | 신경망과 딥 러닝 |
| 2. | 깊은 신경 네트워크 향상 : 하이퍼 파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화 |
| 3. | 머신 러닝 프로젝트 구조 |
| 4. | 컨볼 루션 신경망 |
| 5. | 시퀀스 모델 |
| 6. | CS230 : 딥 러닝 | 2018 년 가을 |
1. 신경 네트워크 딥 러닝
- 이 노트는 다음에 대한 간단한 소개를 제공합니다.
- 신경망이란 무엇입니까? 어떻게 작동합니까?
- 신경망을 사용한 학습 감독
- 얕은 신경망 설계
- 깊은 신경망
- 노트북 :
- Week1- 딥 러닝 소개
- Week2- 신경망 기본
- Week3- 얕은 신경망
- Week4- 깊은 신경망
2 딥 러닝 네트워크 향상
- 이 노트는 다음에 대한 소개를 제공합니다.
- 딥 러닝의 실질적인 측면
- 최적화 알고리즘
- 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 프로그래밍 프레임 워크
- 노트북 :
- Week1- 딥 러닝의 실질적인 측면
- 머신 러닝 응용 프로그램 설정
- 신경망을 정규화합니다
- 최적화 문제를 설정합니다
- Week2- 최적화 알고리즘
- Week3- 하이퍼 파라미터 튜닝, 배치 정규화 및 프로그래밍 프레임 워크
3. 구조 ML 프로젝트
- 이 노트에서는 기계 학습 프로젝트를 구성하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
- 노트북 :
- Week1- ML 전략 소개
- Week2 -ML 전략 (2)
- 오류 분석
- 불일치 교육 및 개발자/테스트 세트
- 여러 작업으로부터 학습
- 엔드 투 엔드 딥 러닝
4. Convolution 신경망
- 컨볼 루션 작업 으로 알려진 이미지와 커널 사이의 매트릭스 곱셈
- 이 노트에서는 간단한 아키텍처 CNN에 대해 배울 수 있습니다.
- CNN의 기초
- 깊은 컨볼 루션 모델 : 사례 연구
- 물체 감지
- 특별 응용 프로그램 : 얼굴 인식 및 신경 스타일 전송
- 노트북 :
- Week1- 컨볼 루션 신경 네트워크의 기초
- Week2- 심층 컨볼 루션 모델 : 사례 연구
- 읽기 논문 :
- 심층 컨볼 루션 신경 네트워크를 사용한 Imagenet 분류
- 대규모 이미지 인식을위한 매우 깊은 컨볼 루션 네트워크
- Week3- 객체 감지
- Week4- 특별 응용 프로그램 : 얼굴 인식 및 신경 스타일 전송
- 읽기 논문 :
- 딥 페이스 ( 노트북 )
- Facenet
- 신경 스타일 전달
5. 시퀀스 모델
읽어 주셔서 감사합니다 .... 행복한 학습 ... !!!
