과정상세
[Live] 파이썬과 오픈소스를 활용한 딥러닝
교재제공 고급 신규
[Live] 파이썬과 오픈소스를 활용한 딥러닝
카테고리
- 학습유형별 비대면
- AI 머신러닝/딥러닝
과정요약
| 학습시간 | 34시간 | 난이도 | 고급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 32 명 |
| 교재정보 | |||
과정소개
파이썬 딥러닝 Tensorflow Keras
본 과정은 딥러닝을 이해하는데 필요한 기반 지식인
신경망의 구성요소를 이해하고 구현해 보는 것부터 시작합니다.
이를 바탕으로 딥러닝의 원리와 성능에 미치는 요소를 이해하여
Tensorflow와 Keras를 활용하여 딥러닝을 구성하고 생산성을 높일 수 있는 방법을 살펴봅니다.
💻 본 교육을 위해 사용될 PC 사양은 아래의 내용으로 권장드립니다
✔ CPU: i5 이상
✔ 메모리: 8GB 이상
✔ 저장공간: 20GB 이상
✔ 운영체제: 윈도우즈 10 or 맥 OS X
- 인공신경망으로 구현되는 딥러닝을 '깊이' 이해하기 위해 신경망의 구성요소를 이해하고
인공신경망의 각 요소가 딥러닝 모델의 표현에 미치는 것이 무엇인지 학습합니다.
이를 활용해 딥러닝의 주요 프레임워크로 CNN과 RNN 기반 모델을 실습합니다.
- 파이썬 기반의 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝 분야의 풍부한 경험을 가진 전문가가 강의합니다.
학습목표
- 인공 신경망이 기계학습을 수행하는 원리와 구현방법을 이해할 수 있다.
- 딥러닝의 학습모델에 영향을 미치는 요소를 이해할 수 있다.
- 딥러닝 모델을 데이터에 맞게 구성하고 적용할 수 있다.
- TensorFlow 및 Keras 등 딥러닝 라이브러리에 연동해 모델을 구성하고 훈련할 수 있다.
학습대상
- 딥러닝의 원리를 보다 ‘깊이’ 이해하고 싶으신 분
- 머신러닝과 딥러닝의 차이를 알고 싶으신 분
- 딥러닝 모델을 보유한 데이터에 적용하고 싶으신 분
과정목차 34
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1 일차
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환경설정
- 환경설정
-
환경설정
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필수 라이브러리
- NumPy
- NumPy
- MCP뉴런
- 논리회로
- 퍼셉트론 학습 알고리즘
- 퍼셉트론 학습 알고리즘
-
선형 모형
- 선형 모형 가설공간
- 선형 모형 가설공간
- 선형과 비선형
- 신경망 계층
- 신경망 매개변수
- 은닉층 활성화
- 신경망 순전파
-
손실 함수
- 손실 함수
- 회귀 손실
- 분류 손실
- 수치 미분
- 경사 하강
- 신경망 학습 알고리즘 구현
- 신경망 학습 알고리즘 구현
-
오차역전파
- 계산 그래프
- 연쇄 법칙
- 역전파 학습 알고리즘
- Tensorflow, PyTorch, Keras
- Tensorflow API
- PyTorch API
- SGD
-
최적화 기법
- Momentum
- 적응형 학습률
- 완전 연결 계층과 합성곱 계층
- 합성곱 연산
- 풀링 (Pooling)
- 합성곱 신경망 (CNN) 구현
수강후기 401
-
5이*협
2024.09.13
초보자도 쉽게 접근할 수 있도록 잘 설명해주셨습니다. -
5정*규
2024.09.13
실습위주의 교육으로 더 깊은 이해가 가능해 좋았습니다. -
5정*진
2024.09.13
강사님의 폭넓은 식견에감사드립니다만족합니다 -
4.25안*일
2024.09.13
원리를 이해할 수 있게 해주신 부분이 좋았습니다. 다만 실전 적용에 대한 부분은 조금 아쉽습니다. -
5김*백
2024.09.13
강사님이 친절하고 재미있게 설명해주셔서 이해가 쉬웠습니다.
[Live] 파이썬과 오픈소스를 활용한 딥러닝 관련과정
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