The official website provides many tutorials and simple theoretical explanations for deep learning and neural networks.
공식 웹 사이트는 딥 러닝 및 신경망에 대한 많은 튜토리얼과 간단한 이론적 설명을 제공합니다.
In most cases, deep learning algorithms are based on information patterns found in biological nervous systems.
대부분의 경우 딥 러닝 알고리즘은 생물학적 신경계에서 발견되는 정보 패턴을 기반으로 합니다.
Utilize deep learning modules through data labelling and model learning.
데이터 라벨링 및 모델 학습을 통한 딥러닝 모듈을 활용합니다.
In these cases, giving the deep learning model free rein to find patterns of its own can produce high-quality results.
이런 경우에 딥러닝 모델에 스스로 패턴을 찾을 무제한의 자유를 주는 것은 높은 품질의 결과를 가져올 수 있습니다.
In this course we will focus on deep learning methods in computer vision.
이 과정에서 우리는 컴퓨터 시력에서의 깊은 학습 방법에 초점을 맞출 것이다.
And deep learning researchers know what to do with those!
그리고 깊은 학습 연구자들은 그것들을 어떻게 처리해야하는지 알고 있습니다!
Computer chess programs often use deep learning to improve their gameplay.
컴퓨터 체스 프로그램은 종종 딥러닝을 활용해 실력을 계속 향상시킨다.
Some successful applications of deep learning are computer vision and speech recognition.
깊은 학습의 성공적인 응용 프로그램 중 일부는 컴퓨터 비전과 음성 인식입니다.
Another important avenue to understand deep learning is to better measure their performance.
딥 러닝을 파악하기 위한 또 다른 중요한 방법은 성능을 더욱 효과적으로 측정하는 것입니다.
All share the same architecture and accelerate deep learning.
이 모든 것은 동일한 아키텍처를 공유하고 딥 러닝을 가속화한다.
And the way that we can build this system would be based on deep learning.
그리고 우리가 이 시스템을 구축할 수 있는 방법은 깊은 학습을 기반으로 합니다.
The second challenge of deep learning is that it consumes a lot of computing power.
깊은 학습의 두 번째 과제는 많은 컴퓨팅 성능을 소비한다는 것입니다.
Download this quick guide to learn everything you need to know to get started with deep learning.
이 빠른 가이드를 다운로드하셔서 딥 러닝을 시작하기 위해 알아야 하는 모든 것을 배우세요.