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      Deep Learning

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      • 딥러닝 기초(현대자동차)

      딥러닝 기초(현대자동차)

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      퍼블릭에이아이
      Deep Learning
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      이 클래스는 **현대 자동차**에 제공하는 딥러닝 클래스 입니다.

      – 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 40
      • Quizzes 0
      • Duration 50 hours
      • Skill level All levels
      • Language English
      • Students 17
      • Assessments Yes
      CoursesDeep Learning딥러닝 기초(현대자동차)
      • 딥러닝(Deep Learning)은 무엇인가 7

        인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 각각 무엇인지 정의하고, 딥러닝이 어떤 식으로 발전해 왔는지를 살펴봅니다.

        • Lecture1.1
          수업 목표
        • Lecture1.2
          인공지능(Artificial Intelligence; AI)이란?
        • Lecture1.3
          머신러닝 프로그래밍(Machine Learning)이란?
        • Lecture1.4
          머신러닝의 핵심, 표현과 일반화
        • Lecture1.5
          딥러닝 프로그래밍(Deep Learning)이란?
        • Lecture1.6
          딥러닝(Deep Learning)의 발달
        • Lecture1.7
          마무리
      • 텐서플로우와 딥러닝 개발 프로세스 5

        인공지능을 개발하기 위한 대표적인 프레임워크인 텐서플로우를 알아보고, 텐서플로우를 통해 어떤 식으로 모형을 개발하는 지를 살펴봅니다.

        • Lecture2.1
          수업 목표
        • Lecture2.2
          딥러닝 프레임워크(Framework)
        • Lecture2.3
          텐서플로우(Tensorflow)
        • Lecture2.4
          텐서플로우를 활용한 딥러닝 개발 프로세스
        • Lecture2.5
          마무리
      • 퍼셉트론과 인공신경망의 구성 10

        인공신경망의 구조를 살펴보고, 어떤 식으로 기술되어 있는지를 살펴봅니다.

        • Lecture3.1
          수업 목표
        • Lecture3.2
          퍼셉트론(Perceptron Unit)이란?
        • Lecture3.3
          활성화함수란
        • Lecture3.4
          케라스로 뉴런(Neuron) 구성하기
        • Lecture3.5
          인공신경망의 기본 구조
        • Lecture3.6
          인공신경망 너비의 이점
        • Lecture3.7
          인공신경망의 깊이에 따른 효과
        • Lecture3.8
          활성화함수 비선형성의 이점
        • Lecture3.9
          인공신경망(ANN)의 세부 구성요소
        • Lecture3.10
          마무리
      • 인공신경망의 순전파 7

        인공신경망이 어떤 식으로 입력값을 받아 출력값을 연산하는지를 살펴봅니다.

        • Lecture4.1
          수업 목표
        • Lecture4.2
          인공신경망의 순전파란?
        • Lecture4.3
          인공신경망의 순전파 연산 진행
        • Lecture4.4
          인공신경망의 순전파 모델 구현하기
        • Lecture4.5
          생성한 인공신경망에서 순전파 차례대로 진행하기
        • Lecture4.6
          순전파 과정 정리
        • Lecture4.7
          마무리
      • 인공신경망의 역전파 5

        인공신경망 내 가중치가 어떤 식으로 학습 되는지를 살펴봅니다.

        • Lecture5.1
          수업 목표
        • Lecture5.2
          선형회귀 모형의 학습
        • Lecture5.3
          인공신경망의 학습
        • Lecture5.4
          역전파(Backpropagation) 이해하기
        • Lecture5.5
          마무리
      • 정형데이터를 활용한 이진분류 심층신경망 만들기 3

        정형 데이터를 활용해 인공신경망을 학습시키는 전 과정을 살펴봅니다.

        • Lecture6.1
          수업 목표
        • Lecture6.2
          실습하기
        • Lecture6.3
          마무리
      • 이미지를 분류하는 인공지능 만들기 3

        비정형 데이터를 활용해 인공신경망을 학습시키는 전 과정을 살펴봅니다.

        • Lecture7.1
          수업 목표
        • Lecture7.2
          실습하기
        • Lecture7.3
          마무리
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