딥러닝 입문 - 핵심 개념과 사례로 이해하는 딥러닝 기술

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일수/시간 1일 / 8시간 (09:00~18:00) 강사 한컴아카데미 전문강사
과정매니저  강혜미(구로) (02-869-8200), 왕혜진(판교) (031-737-7900)
교육비 330,000원 (VAT포함)
선수과정 iOS, 딥러닝 프로젝트
후속과정 Embedded Deep Learning(CNN을 이용한 영상인식)
Deep Learning 이해 (TX 보드 활용)
실습장비 Google Colab
정원 20명
전체 교육일정
교육일정 신청마감일 수강신청 교육장소
2021.03.12(금) 2021.03.04(목) 신청하기 교육장소 On-Line (Zoom)
2021.05.07(금) 2021.06.03(목) 신청하기 교육장소 On-Line (Zoom)
2021.06.25(금) 2021.06.17(목) 신청하기 교육장소 On-Line (Zoom)
과정개요
* 본 과정은 코드와 수식 없이 핵심 개념을 이해하는 딥러닝 입문 과정입니다.
특이사항

교육목적

* 딥러닝의 핵심 개념 및 최신 딥러닝 기술과 활용 사례를 이해합니다.

* 실습환경 - Google Colab (Chrome 웹브라우저 상에서 실행)

교육대상

* 딥러닝을 이해하고자 하는 비전공자 및 입문자

교육내용

구분

목차세부내용
1일차

(오전)

- AI개요

- 딥러닝 핵심 개념

- 딥러닝 성능 측정

(오전)

AI개요 (9:00)

- AI의 역사

- AI와 딥러닝, 머신러닝의 개념

- AI 기술의 현황

- AI의 산업 별 적용 분야


딥러닝 핵심 개념(10:00)

- 뉴런과 퍼셉트론

- 비선형성의 해결

- 인공신경망

- Backpropagation

- 최적화 - gradient descent


딥러닝의 성능 측정 (11:00)

- 딥러닝 결과의 평가 전략

- 정확도와 에러율

- 재현율

- F-Measure



(오후)

- 합성곱 신경망

- 순환 신경망

- 강화 학습

- 생성적 적대 신경망

- 딥러닝 실습

(오후)

합성곱 신경망 (13:00)

- CNN의 역사

- 주요 개념(Convolution, Filter, Kernel, Stride, Padding)

- CNN의 전체 구조 및 내부 동작

- CNN의 적용 사례 및 가능 분야


순환 신경망 (14:00)

- 시계열 데이터의 이해

- RNN의 구조 및 특징

- LSTM과 GRU

- Seq2Seq

- RNN의 적용 사례 및 가능 분야


강화 학습 (15:00)

- 강화 학습의 기초 개념

- 알파고와 강화 학습

- 강화 학습의 적용 사례


생성적 적대 신경망 (16:00)

- GAN의 기초 개념

- 다양한 GAN 모델

- GAN의 적용 사례 및 가능 분야


딥러닝 실습 (17:00)

- Google Colab 사용법

- 필기체 인식 모델 학습 실습



첨부파일

[과정소개서]_딥러닝 입문 - 핵심 개념과 사례로 이해하는 딥러닝 기술.pdf

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