코세라 Neural Networks and Deep Learning 수료

< Neural Networks and Deep Learning >

 

Andrew Ng 교수와 deeplearning.ai 가 코세라 플랫폼을 통해 제공하는 Deep Learning 특화과정 중 첫번째 강의이다. 

첫번째 강의인 Neural Networks and Deep Learning은 총 4주 과정으로 구성되어 전반적으로 머신러닝의 MLP(Multi Layer Perceptron)에 관한 내용을 다루고 있으며, 네트워크의 순전파, 역전파, 파라미터 업데이트 과정을 자세하게 알려주고 이를 통해 로우레벨에서 직접 파이썬 코드로 구현해보는 과제를 수행하게 된다. 

 

Neural Networks and Deep Learning 에서 다루고 있는 내용은 아래와 같다.

• Neural Network Basics
• Logistic Regression with a Neural Network
• Shallow Neural Networks
• Planar Data Classification with a hidden layer
• Building Deep Neural Network 
• Deep Neural Network Applicaion : Image Recognition

 

이수가 끝나면 아래처럼 수료증이 나온다. 지난번 머신러닝 강의에서는 과제가 Octave 코드로 작성하는 것이었으나, 이번 강의부터는 파이썬 코드로 구현해볼 수 있어서 주언어가 파이썬인 나에게는 꽤 많이 도움되었다. 물론 아주 기본적인 내용을 다루기에 실무에 사용될 일은 없겠지만, 뉴럴넷의 학습 동작원리를 복기하는데 추천한다.