자격증이 있는 딥러닝 무료 온라인 과정 [2022]

데이터 과학의 발전은 우리가 말하는 것처럼 업계를 비약적으로 변화시키고 있습니다. 세계 AI 시장 은 거의 54% 성장하여 2021년까지 226억 달러에 이를 것으로 예상되는 반면, 딥 러닝 시장 은 2023년까지 41.7%의 CAGR로 성장하여 181억 6천만 달러의 시장 규모에 도달할 것으로 예상됩니다.

이 통계는 AI와 딥 러닝이 IT, 의료, 교육, 게임 등을 포함한 거의 모든 분야에 침투하여 업계를 지배하고 있음을 증명할 뿐입니다. ML과 딥 러닝의 응용 프로그램과 사용 사례는 다양하고 많습니다.

그들은 이미 우리가 주변 세계와 상호 작용하는 방식, 일상 생활 방식 및 소비 행동을 변화시켰습니다. 그리고 말할 필요도 없이, 이러한 새로운 시대의 기술은 앞으로 몇 년 동안 우리의 환경과 삶을 계속해서 변화시킬 것입니다.

딥 러닝이란 무엇입니까?

딥 러닝은 생물학적 뇌의 구조에서 영감을 받아 설계된 알고리즘(신경망)을 통해 기계를 훈련시키는 것을 목표로 하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝의 주요 초점은 인간에게 자연스럽게 오는 것을 기계에게 가르치는 것입니다. 예와 경험을 통해 배우는 것입니다.

딥 러닝은 2-3개에서 150개 계층에 이르는 여러 은닉 계층으로 구성된 신경망 아키텍처를 사용합니다. 여기서 딥러닝이라는 이름이 유래했습니다. 일반적으로 딥 러닝 모델과 신경망 아키텍처를 훈련하는 데 대규모 데이터 세트(레이블이 있는) 데이터가 사용됩니다. 이를 통해 모델은 수동 기능 추출에 의존하는 대신 데이터 세트에서 직접 기능을 학습하고 조정할 수 있습니다.

딥 러닝은 텍스트, 이미지 또는 오디오 데이터에서 직접 분류 작업을 수행하도록 컴퓨터 모델을 훈련시킵니다. 적절하게 훈련되면 딥 러닝 모델은 높은 수준의 정확도를 달성하며 때로는 인간의 능력을 능가하기도 합니다. 자율주행차, 음성 인식 시스템, 가상 비서, 사기 탐지 시스템 및 자연어 처리(NLP)를 구동하는 것은 딥 러닝 기술입니다. 딥 러닝 기술을 배웁니다.

딥 러닝이 중요한 이유는 무엇입니까?

딥 러닝은 타의 추종을 불허하는 수준의 정확도와 효율성을 약속하기 때문에 산업 전반에서 빠르게 인기를 얻고 있습니다. 딥 러닝 모델은 일반적으로 레이블이 지정된 데이터에 대해 훈련되지만 일단 훈련되면 "비지도 학습"에 능숙해집니다.

이것이 바로 딥 러닝이 빠르고 정확한 의료 진단에서 전자 상거래 회사의 개인화 향상에 이르기까지 많은 영역에서 사용되는 이유입니다.

다음은 딥 러닝의 몇 가지 응용 프로그램입니다.

자율 주행 – Google 및 Tesla와 같은 회사는 자율 주행을 개선하기 위해 딥 러닝을 실험하고 있습니다. 딥 러닝으로 구동되는 자율 주행 자동차는 정지 신호, 신호등, 차량, 보행자 등과 같은 물체를 자동으로 감지할 수 있습니다.

산업 자동화 – 오늘날 점점 더 많은 회사에서 딥 러닝 기술을 사용하여 제조 단위, 특히 중장비 주변의 작업자 안전을 개선하고 있습니다. 딥 러닝 시스템은 작업자/물체가 안전하지 않을 때 자동으로 감지하고 경고하여 원치 않는 사고를 방지할 수 있습니다.

항공 우주 – 항공 우주 조직은 딥 러닝을 사용하여 인공위성에서 물체를 식별하여 관심 영역을 찾고 군대와 우주선의 성공적인 착륙을 위한 안전/안전하지 않은 영역을 식별합니다.

의료 연구 – 딥 러닝은 의료 연구 분야에서 광범위한 사용 사례를 가지고 있습니다. 예를 들어, UCLA의 연구원들은 NantWorks와 협력하여 AI와 딥 러닝으로 구동되는 현미경 을 개발하여 다른 어떤 방법보다 수백 배 빠른 몇 밀리초 내에 암세포를 감지합니다.

가상 지원 – 딥 러닝은 음성 번역 및 자동 청력 이면의 기술입니다. Alexa 및 Siri와 같은 스마트 개인 비서는 가상 지원을 위한 딥 러닝 애플리케이션의 가장 좋은 예입니다.

시각 인식 – 딥 러닝 기술을 사용하여 최첨단 이미지 인식 시스템을 개발합니다. 이러한 시스템은 위치, 날짜, 얼굴, 개체 및 이벤트와 같은 여러 요소에 따라 이미지를 분류하고 정렬할 수 있습니다.

사기 탐지 – BFSI 산업은 딥 러닝을 활용하여 디지털 영역에서 사기 활동을 방지하고 최소화합니다. 딥 러닝 모델은 고객 거래 패턴, 신용 점수 및 온라인 거래의 비정상적인 행동이나 이상치를 식별하도록 훈련됩니다. 또한 분류 및 회귀와 같은 ML 기술은 사기 탐지에 사용됩니다.

더 읽어보기: 딥 러닝 전제 조건

무료 NLP 배우기: upGrad 이점

데이터 과학과 AI는 현재 업계에서 가장 활발하게 일어나는 두 분야이며, 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 딥 러닝 및 NLP 기술을 습득하는 것이 전문 경력에 도움이 될 것입니다.

upGrad에는 데이터 과학 지망생에게 완벽한 무료 딥 러닝 과정 이 있습니다. 이 무료 딥 러닝 과정은 upStart-Priceless Learning 이니셔티브에 따라 제공됩니다. 딥 러닝의 기초를 가르치고 NLP의 강력한 기반을 구축하는 데 도움이 될 잘 설계된 과정입니다.

유능한 업계 전문가와 멘토의 가르침을 받아 신경망, 활성화 기능, 데이터 증강 등을 포함한 다양한 딥 러닝 개념에 대해 배우게 됩니다. 이러한 개념을 마스터하면 실제 문제를 해결하기 위한 혁신적인 ML 프로젝트를 구축하는 데 도움이 됩니다.

과정은 4주이며 3개의 모듈로 나뉩니다.

데이터 분석을 위한 수학

이 모듈은 딥 러닝 및 NLP 개념을 이해하는 데 필요한 필수 수학적 도구 및 기술에 대해 후보자를 가르치는 데 중점을 둡니다. NumPy 구문, NumPy 배열, Python을 통한 데이터 정리 및 추출에 대해서도 배우게 됩니다.

딥 러닝 소개

두 번째 모듈은 신경망의 기본 사항(피드포워드 및 역전파)을 가르칩니다. 학습자는 또한 손으로 쓴 숫자를 식별하는 딥 러닝 프로젝트를 개발할 것입니다.

자연어 처리 소개

세 번째 모듈에서는 학습자에게 NLP의 기초를 소개합니다. 또한 응시자에게 정규 표현식을 사용하여 맞춤법 수정, 음성 해싱, 스팸 감지 등을 위한 도구를 구축하는 방법을 가르칩니다.

결론적으로 딥 러닝은 유망한 데이터 과학 경력 기회를 열 수 있는 귀중한 기술입니다. 더 많은 조직이 딥 러닝의 뉘앙스를 탐구하기 시작함에 따라 이 분야에서 새로운 직무 역할이 나타날 것입니다.

필독: 딥 러닝 프로젝트 아이디어

시작하는 방법

기계 학습 온라인 과정에 무료로 참여하려면 다음의 간단한 단계를 따르십시오.

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upStart 페이지에 있는 모든 과정은 무료로 제공되며 금전적 투자가 필요하지 않습니다. 이 과정은 학습 여정을 시작하고 그러한 복잡한 주제의 기초를 익히는 데 도움이 됩니다.

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