딥러닝 기초
300,000₩
100,000₩
이 강좌에서는 Deep Neural Network가 무엇인지 살펴보고, Deep Neural Network의 동작 원리 및 학습 방법을 코드와 수식을 바탕으로 작성하여 학습합니다.
- Tensorflow 2.0 버전으로 코드가 작성되어 있습니다.
Course Features
- Lectures 53
- Quizzes 0
- Duration 50 hours
- Skill level All levels
- Language English
- Students 74
- Assessments Yes
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딥러닝(Deep Learning)은 무엇인가
인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 각각 무엇인지 정의하고, 딥러닝이 어떤 식으로 발전해 왔는지를 살펴봅니다.
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텐서플로우와 딥러닝 개발 프로세스
인공지능을 개발하기 위한 대표적인 프레임워크인 텐서플로우를 알아보고, 텐서플로우를 통해 어떤 식으로 모형을 개발하는 지를 살펴봅니다.
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퍼셉트론과 인공신경망의 구성
인공신경망의 구조를 살펴보고, 어떤 식으로 기술되어 있는지를 살펴봅니다.
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인공신경망의 순전파
인공신경망이 어떤 식으로 입력값을 받아 출력값을 연산하는지를 살펴봅니다.
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인공신경망 학습의 과제
인공신경망 학습에 있어 중요한 손실함수와 옵티마이저에 대해 살펴봅니다.
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인공신경망의 역전파
인공신경망 내 가중치가 어떤 식으로 학습 되는지를 살펴봅니다.
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정형데이터를 활용한 이진분류 심층신경망 만들기
정형 데이터를 활용해 인공신경망을 학습시키는 전 과정을 살펴봅니다.
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이미지를 분류하는 인공지능 만들기
비정형 데이터를 활용해 인공신경망을 학습시키는 전 과정을 살펴봅니다.
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