Deep Learning 2 : 개요 (Course Overview)

– Deep Learning 2 : Course Overview(개요)

 

This course has four parts.
이 과정은 4개의 파트로 구성되어 있습니다.

Just now, you’re going to lay the foundations by training your first simple model entirely end-to-end.
먼저, 당신은 완전히 끝과 끝을 잇는(end-to-end) 단순한 모델 훈련부터 시작해야 합니다.

For that, we’ll need to talk about logistic classification, stochastic optimization and general data practices to train models.
왜냐하면, 우리는 기호 논리 분류, 통계적 최적화, 훈련 모델을 위한 일반 데이터 수행에 대해 이야기를 나누어야 하기 때문입니다.

In the next session, we’re going to go deeper.
다음 세션에서는 더 깊은 내용을 다룹니다.

You’ll train your first deep network and you’ll also learn to apply regularization techniques to train even bigger models.
당신은 첫번째 딥 네트워크를 경험하게(훈련받게) 될 것입니다.
그리고 또한 더 큰 모델을 훈련하기 위한 규칙화(regularization) 기법을 적용하는 방법을 배우게 될 것입니다.

The third session will be a deep dive into images and convolutional models.
세번째 세션에서는 이미지와 나선형 모델에 대해 더 깊이 알아 볼 것입니다.

The fourth session, all about text and sequences in general.
네번째 세션에서는 보편적인 텍스트와 배열(sequences)을 다룹니다.

We’ll train embeddings and recurrent models.
우리는 합쳐지고 반복되는 모델(embeddings and recurrent models)에 대해 배우게 됩니다.

This is going to be a very hands-on course.
이것은 매우 능동적인(hands-on, 직접 해 볼수 있는) 과정입니다.

The assignments are IPython notebooks that you can read and modify easily.
과제는 쉽게 읽고 수정할 수 있는 IPython notebooks 으로 하시면 됩니다.

Play with them and try things out.
즐겁게 시작해 봅시다.

We will use them alongside the lectures to make everything you will hear about very concrete.
우리는 당신이 들을 수 있는 매우 구체적인 것들 모두를 만드는 데 이 강의를 이용할 것입니다.

All the code will be written in TensorFlow, a very simple Python-based deep learning toolkit.
모든 코드들은 매우 단순한 파이선 기반의 딥 러닝 툴킷인 TensorFlow 에 적혀 있습니다.

By the time you are done with these lectures, you’ll be able to apply all this knowledge to new problems entirely by yourself with a handful of lines of code.
당신이 이 강의를 마칠 즈음에는, 한 줌의 코드를 가지고 당신 스스로 그 동안 배운 것들을 새로운 문제에 완전히 적용 할 수 있습니다.


* ipython-notebood 이란?
간단히 말하면, 웹 기반에서 phtyon 코드를 실행해 볼 수 있는 툴 입니다.
즉, 강의가 나오는 웹 페이지에서 과제를 바로바로 입력하여 수행할 수 있습니다.
참고 사이트 입니다. (IPython Notebook 을 이용한 파이썬 문서화)


두 번째 동영상에서는 강의에 대한 개요를 나열하고 있습니다.

총 4개의 sesstion 으로 이루어져 있군요.

dl2_1

각 세션을 색깔로 분류해 놓았습니다.

dl2_2

예제는 TensorFlow 를 과제는 iPython-nodebook을 이용하여 강의를 진행합니다.

다음 동영상부터 본격적인 강의 내용을 이야기 할 것 같습니다.


초급도 안되는 번역/의역 입문자 입니다.
잘못된 번역이나 의역은 지적해 주시면 감사히 듣고, 정정하도록 하겠습니다.