[HD]파이썬을 활용한 딥러닝 이론 및 실습-초급
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김동희 강사
강좌코드 : la_H090129
김동희 강사
- - 성균관대학교 전자전기컴퓨터 석사
- - 성균관대학교 인공지능융합연구실
- - 앤텔스 기술연구소
[HD]파이썬을 활용한 딥러닝 이론 및 실습-초급
담당강사 : 김동희
| 강의구성 | 총 13강좌 (강의시간 : 총 ) | 권장 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 증빙서류 |
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
- 과정소개
- ? 본 과정은 딥러닝 이론과 실습을 모두 다룰 수 있는 기초 강좌입니다. ? 딥러닝에 대해 전혀 모르시는 분 뿐만아니라 딥러닝 이론을 알고있으나 실습이 어려우신분들을 대상으로합니다. ? CNN, RNN 이전 Vanila Network에 대해 실습합니다. ? 간단한 수학적 내용은 다루나 증명 수준에서 다루지 않습니다. ? 본 과정을 통해 딥러닝 이론에 대해 쉽게 배울 수 있으며, 실습을 통해 딥러닝 원리에 대해 이해하는 것을 목표로합니다.
- 학습목표
- ? 파이썬 기초를 습득할 수 있다. ? Tensorflow를 다룰 수 있다. ? 머신러닝 기본 원리를 이해할 수 있다. ? 딥러닝 기본 원리를 이해할 수 있다. ? Tensorflow를 활용하여 간단한 딥러닝 모델을 만들 수 있다.
- 교육대상
- ? 딥러닝에 대해 전혀 모르시는분 ? 이론은 배웠으나 실습이 어려우신분 ? 기초부터 다시 배우시고 싶으신분
차시별 학습목표
- 01. 1. 강좌 개요 안내 2. Colab 사용법 안내
- 02. 1. 파이썬 개요 2. 파이썬 자료형 3. 조건문
- 03. 1. 반복문 2. 함수 3. 클래스
- 04. 1. 모듈 2. Numpy
- 05. 1. Tensorflow 개요 2. Tensorflow 설치 방법
- 06. 1. Tensorflow 용어 설명 2. Tensorflow 실습
- 07. 1. 머신러닝/딥러닝 원리 개요 2. 머신러닝/딥러닝에 사용되는 용어 학습
- 08. 1. 평균 제곱근 오차를 배운다 2. 평균 제곱근 오차를 구현한다
- 09. 1. Optimization 개념 학슴 2. Gradient Decent Alogrithm 3. Optimzation 함수 이해
- 10. 1. 인공신경망을 이해한다 2. 인공신경망 구조에 대해 이해
- 11. 1. 인공신경망 학습에 대해 이해 2. 오차역 전파법에 대해 이해 3. 연쇄법칙
- 12. 1. 다중 분류 문제 해결 실습
- 13. 1. Regression 문제에 대해 이해한다. 2. 실습을 통해 regression 문제를 해결한다
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.