Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-reinforcement-learning
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘딥러닝과 강화학습’ 과정을 리뷰해 보려고 합니다. 이 과정은 머신러닝 분야에서 가장 중요한 두 가지 주제를 다루고 있는데요, 바로 딥러닝과 강화학습입니다.
딥러닝은 여러 가지 인공지능(application AI) 애플리케이션의 기초를 이루며, 오늘날 정말 많은 곳에서 활용되고 있습니다. 이 과정은 인공 신경망의 이론을 배우고, 여러 현대적인 딥러닝 아키텍처에 대한 실습을 제공합니다.
먼저, 강의는 인공 신경망에 대한 소개로 시작합니다. 이를 통해 딥러닝의 이론적 배경과 머신러닝 알고리즘과의 유사점 및 차별점을 배울 수 있습니다. 또한, 신경망을 이해하고 그것이 어떻게 강력한 솔루션으로 수렴하는지를 실습할 수 있습니다.
이어지는 모듈에서는 백 프로퍼게이션 알고리즘의 수학적 원리를 배우고, Keras를 활용하여 실전 문제를 해결하는 연습도 하게 됩니다. Keras 라이브러리는 딥러닝을 다루는 데 있어 매우 유용한 도구입니다.
또한, 합성곱 신경망(CNN) 및 전이학습에 대해서도 배워보며, 여러 Pre-trained CNN 아키텍처를 사용하여 실질적인 과제 해결법을 익힐 수 있습니다.
이 과정은 RNN 및 LSTM 네트워크와 같은 재귀 신경망에 대해서도 심도 있게 들어가고, 자가부호기(autoencoder) 등 다양한 딥러닝 기법을 배우며 강화학습에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.
마지막으로, 가상의 데이터를 생성하는 GAN(Generative Adversarial Networks)과 같은 생성 모델도 다루며, 이 모든 과정을 통해 AI의 미래를 설계하고 나아갈 방향을 제시합니다.
결론적으로, ‘딥러닝과 강화학습’ 과정은 머신러닝에 대한 전문성을 기르고자 하시는 분들께 매우 추천드립니다. 사용자 친화적인 구성으로 인해 초보자부터 전문가까지 모두 수료할 수 있는 좋은 과정입니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deep-learning-reinforcement-learning