기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝은 인간의 두뇌를 모방하고 데이터 입력을 기반으로 결과를 예측하는 시스템을 가능하게 하는 신경망입니다.
우리는 자동차의 고급 운전, 보험 및 은행 사기에 대한 사기 탐지, 더 높은 수익을 창출하고 비즈니스를 성장시키는 데 도움이 되는 표적 광고를 위해 딥 러닝을 사용합니다.
이전에는 사용자가 컴퓨터에 적응해야 했고 경험은 개인화되거나 지각되지 않았습니다. 딥 러닝은 특정 오디오 및 비디오 정보를 모방하여 사용자가 지각할 수 있는 경험을 제공하고 우리의 삶을 편하게 만드는 다양한 애플리케이션을 지원합니다.
목차
딥 러닝 사용 사례는 무엇입니까?
검색 엔진 Google은 딥 러닝을 사용하여 인식 알고리즘을 만드는 반면 Netflix는 이를 사용하여 다양한 사용자를 위한 추천 알고리즘을 생성합니다.
딥 러닝은 음성 인식, 이미지 인식, 번역, 예측 예측 및 분석을 위해 산업 전반에서 사용됩니다. 딥 러닝의 혜택을 받은 상위 10개 산업을 살펴보겠습니다.
- 음성 어시스턴트
- 번역가
- 사기 방지
- 자율주행
- 보험 청구 추정
- 건강 위험 예측
- 의료 감지 및 분석
- 마케팅 및 프로모션
- 홍보 및 평판 관리
- 맞춤 광고
딥 러닝의 경력 및 직업 프로필
딥 러닝 분야에서 커리어를 찾고 있는 딥 러닝 애호가라면 다음을 고려할 수 있습니다.
- 데이터 엔지니어
- 데이터 과학자
- 데이터 분석가
- 연구 분석가
- 소프트웨어 개발자
- NLP 엔지니어
- 강사
- 신경정보학
- 생물정보학자
- 비즈니스 인텔리전스 분석가
- 딥 러닝 프로그램 디자이너
- 컴퓨터 비전 엔지니어
- 딥 러닝 매니저/팀장
이제 딥 러닝이 업계 전반에 걸쳐 필수 기술이라는 사실을 알게 되었습니다. 레벨을 높이고 오늘날 딥 러닝 분야에서 최고가 되는 데 도움이 되는 과정을 살펴보세요.
Udemy의 딥 러닝 AZ™
Deep Learning AZ는 강력한 구조, 강력한 프로젝트, 실습 코딩 자습서 및 과정 내 지원으로 유명합니다. 그것은 최고 등급의 코스 중 하나이며 전 세계 비즈니스에서 신뢰합니다.
22시간 분량의 비디오, 34개의 기사, 169개의 강의 및 5개의 다운로드 가능한 리소스를 통해 이 과정은 348,565명의 학생에게 권한을 부여했습니다. 자격을 갖추려면 고등학교 수준의 수학에 능통해야 하며 Python에 대한 기본 지식이 있어야 합니다.
이 과정을 통해 문제 해결을 위한 인공 신경망, 이미지 인식을 위한 컨벌루션 신경망, 주식 예측을 위한 순환 신경망을 사용하여 실제 데이터 세트에서 작업할 기회를 얻습니다. 그게 다가 아닙니다!
또한 자기 조직화 지도, Boltzmann 기계 및 누적 자동 인코더(딥 러닝의 새로운 기술)를 사용하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 또한 Tensorflow, Pytorch, Theano, Keras 및 Scikit-learn과 같은 중요한 도구로 작업할 수 있도록 준비시킵니다.
DL에 대한 깊은 이해
또 다른 최고 등급의 딥 러닝 과정은 Pytorch 도구와 실험적인 과학적 접근 방식을 사용하여 딥 러닝을 마스터하는 방법을 알려줍니다.
57.5시간 분량의 비디오 자습서, 3개의 기사 및 1개의 다운로드 가능한 리소스가 포함된 이 과정에는 수료증이 함께 제공됩니다.
이 과정에 대한 학습을 시작하려면 딥 러닝에 대한 관심과 Google 계정이 필요합니다. 라이브 Q&A 세션, 다양한 연습 및 코드 챌린지, 8시간 이상의 Python 자습서에 액세스할 수 있습니다.
그래픽, 공간 및 숫자를 사용하여 인공 신경망을 직관적으로 학습합니다. 학습 내용을 시각화하고 심층적이고 포괄적인 프로젝트를 파악하세요. 이 과정은 기계 학습 애호가, 야심 찬 데이터 과학자, 기술 라이브러리를 확장하려는 데이터 과학자에게 적합합니다.
데이터 과학: 딥 러닝
이 과정은 순수한 Python 및 TensorFlow 코드를 사용하여 첫 번째 인공 신경망을 구축하는 방법을 알려줍니다. 89개의 강의와 12시간 분량의 비디오 자습서를 통해 전체 평생 이용권과 수료증을 받을 수 있습니다.
이 과정을 시작하려면 미적분 도함수, 행렬 산술, 확률, Python 및 Nymphy에 대한 액세스를 알아야 합니다.
또한 Lazy Programmer Inc의 로지스틱 회귀 과정의 내용을 숙지하는 것이 좋습니다. 교차 엔트로피 비용, 경사하강법, 뉴런, XOR, 도넛과 관련된 주제를 다룹니다.
이 과정을 통해 Google의 TensorFlow를 사용하여 신경망을 코딩하는 방법을 배웁니다. 또한 딥 러닝이 실제로 작동하는 방식과 “활성화”, “역전파” 및 “피드포워드”와 같은 중요한 용어를 배우게 됩니다.
딥러닝 소개
Keras 및 TensorFlow를 사용하여 구조화된 데이터용 신경망을 구축하고 훈련하는 방법을 가르치는 과정을 찾고 있다면 딥 러닝 입문이 그 중 하나입니다. 4시간만 있으면 이 과정을 완료할 수 있습니다!
이 과정은 무료이며 6개의 섹션으로 나뉘며 각 섹션에는 연습과 튜토리얼이 있습니다. 강사는 Ryan Holbrook이며 컴퓨터 비전 준비를 도와줍니다.
“Intro to Machine Learning” 과정에 이미 익숙하다면 이 과정을 기반으로 하는 것이 좋습니다. 따라서 이 과정에서 정확히 무엇을 가르칠지 궁금하시다면 계속 읽어보세요.
딥 러닝의 빌딩 블록으로 시작하여 Keras 및 TensorFlow를 통해 첫 번째 신경망을 훈련합니다. 또한 과대적합과 과소적합을 배워 성능을 향상시키고 특수 계층을 추가하여 훈련을 안정화합니다.
또한 일반적인 작업에 딥러닝을 적용하기 위해 이진 분류를 학습합니다. 이 코스를 통해 새로 배운 기술을 적용할 수 있는 보너스 레슨도 받을 수 있습니다.
초보자를 위한 딥 러닝 튜토리얼
18개의 레슨과 2시간의 학습으로 구성된 Simplilearn의 초심자를 위한 딥 러닝 튜토리얼은 중급 과정입니다.
이 과정에서는 이미지 및 비디오 처리 기술을 다룹니다. 자세히 알아보기 위해 이 과정에서는 딥 러닝이 무엇인지, 많은 응용 프로그램이 무엇인지, 신경망과 다양한 딥 러닝 프레임워크 및 알고리즘이 무엇인지, Python을 능가하는 방법을 알려줍니다.
더있다! TensorFlow, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망(RNN), GAN 및 Keras에 대한 모든 것을 배우게 됩니다.
또한 딥 러닝 인터뷰 질문에 대한 독점적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
딥 러닝, 일러스트레이션 시리즈
I. Goodfellow, Yoshua Benigo 및 Aaron Courville이 저술한 Deep Learning은 13권으로 구성된 책 시리즈인 Adaptive Computation and Machine Learning Series의 일부입니다.
왜 이 책을 읽어야 하는지 궁금하다면 OpenAI의 공동 회장이자 Tesla와 SpaceX의 CEO인 Elon Musk가 이 책을 딥 러닝에 관한 유일한 종합 서적으로 평가했습니다. 기계 학습의 학습자와 애호가에게 완벽한 이 책은 광범위한 주제에 대해 설명합니다.
개념적 배경 외에도 딥 피드포워드 네트워크, 정규화, 시퀀스 모델링, 실용적인 방법론과 같은 딥 러닝 기술을 배웁니다.
자연어 처리, 음성 인식, 생물 정보학 및 비디오 게임과 같은 응용 프로그램에 대한 실용적인 관점을 얻게 됩니다.
그러나 Monte Carlo 방법, 분할 함수, 근사 추론 및 심층 생성 모델과 같은 이론적 주제에 대한 정보를 찾고 있다고 가정합니다. 그렇다면 이 책은 방대하고 확장 가능한 설명으로 당신을 놀라게 할 것입니다.
파이썬으로 딥 러닝
Francois Chollet의 Deep Learning With Python은 Keras 창시자의 딥 러닝 기술을 마스터할 수 있는 기회입니다.
이 504페이지 읽기는 기본 Python 이해가 있는 중급 독자에게 적합합니다. 이 책은 이미지 분류 및 이미지 분할, 시계열 예측, 텍스트 분류 및 기계 학습, 텍스트 생성, 신경 스타일 전송 및 이미지 생성을 수행하는 방법을 알려줍니다.
이 책을 받으면 다양한 형식의 무료 eBook에 액세스할 수도 있습니다. Keras가 실제 상황에서 어떻게 작동하는지 자세히 알아보고 초보자, 중개자 및 전문가 모두에게 적합한 통찰력을 얻으십시오!
딥 러닝: 시각적 접근
Andrew Glassner가 작성한 Deep Learning: A Visual Approach는 복잡한 수학 없이 딥 러닝 문제를 해결하는 방법을 알려주는 그림판입니다. 딥 러닝의 핵심으로 안내할 수 있는 충분한 개념 및 시각적 설명이 있습니다.
방정식이나 프로그래밍이 필요 없이 텍스트 생성기를 사용하여 기사와 이야기를 만드는 방법을 파악할 수 있습니다.
뿐만 아니라, 이미지 분류 시스템의 노하우는 사물이나 대상을 식별하는 방법, AI와 함께 기계 학습 기술을 사용하는 방법 등을 포함합니다.
AI의 미래를 구상하고 올바른 단계로 나아가는 데 도움이 되는 지능형 시스템을 구축할 준비를 하십시오.
에듀레카 딥러닝 풀코스
AI, 딥 러닝 및 Tensorflow의 내부 작업에 대해 자세히 알아보는 데 도움이 되는 시각적 리소스를 찾고 있다면 Edureka의 딥 러닝 과정을 고려하십시오.
6시간 이내에 AI 및 기계 학습과 긴밀하게 협력하여 딥 러닝 기술을 적용하는 방법을 파악할 수 있습니다.
그뿐 아니라 실제 응용 프로그램(음성 인식, 이미지 인식, 자동 번역)에서 세 가지 유형의 기계 학습(강화, 지도, 비지도)에 이르기까지 모든 것을 알게 될 것입니다.
TensorFlow 코드 기본 사항 및 예제와 함께 퍼셉트론 학습 알고리즘(단일 및 다중)과 같은 복잡한 기술과 사용 사례로 넘어갑니다. 또한 상위 8개 딥 러닝 프레임워크, 인공 신경망 및 RBM 작업을 마스터합니다.
또한 TensorFlow를 사용하여 모델 및 챗봇을 만드는 방법, 개체 감지 작업 및 자연어 처리(NLP)의 프레임워크를 이해하는 방법을 배웠습니다. 그게 다가 아닙니다!
이 6시간 코스는 장래 직업이나 프로젝트에 대한 딥 러닝 관련 인터뷰 질문을 준비하는 데도 도움이 됩니다. 그럼, 최선을 다해!
몇 시간 만에 딥 러닝 마스터하기
딥 러닝을 마스터하는 것은 어려울 수 있지만 위에서 언급한 과정, YouTube 자습서 및 책을 통해 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 과정은 귀하의 지식에 대한 증거가 될 수 있는 수료증을 제공함으로써 귀하가 업계에 노출되는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 고유한 솔루션을 찾고 있거나 특정 주제에 대해 자세히 알아보고 싶다면 책을 읽고 YouTube 자습서를 최대한 활용하세요. 올바른 과정과 리소스를 통해 딥 러닝을 작동시키는 방법을 배우면 기껏해야 몇 시간 이상 걸리지 않을 것입니다!
AI 전문가에게 필요한 최고의 주문형 기술을 탐색할 수도 있습니다.