합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)의 이론과 실습을 통해 딥러닝의 중급 개념을 학습하고, 실무에서 활용할 수 있는 능력을 키웁니다.
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학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습차시 : 12차시
학습시간 : 6시간
학습시간 : 6시간 12차시
난이도 : 향상
강의목표
딥러닝 학습원리와 CNN, RNN 등 딥러닝 이론을 이해 할 수 있다.CNN, RNN 등 네트워크를 스스로 구축 할 수 있다.주어진 데이터에서 딥러닝 모델을 통한 문제해결을 할 수 있다.
강의소개
본 과정은 CNN 및 RNN 이론과 실습을 모두 다룰 수 있는 중급 강좌입니다.기계학습 및 딥러닝에 기초지식이 있는 분들을 대상으로 합니다.CNN, RNN을 위주로 실습합니다.원리 이해를 위해 수학적 내용을 다룰 수 있습니다.본 과정을 통해 CNN 및 RNN의 동작 원리를 이해하고, 구축 할 수 있습니다.
학습대상
기계학습/딥러닝에 기초지식이 있으신분파이썬에 대해 이미 알고 계신분CNN 및 RNN 등 이론은 배웠으나 실습이 어려우신분CNN, RNN에 대해 다시 배우시고 싶으신 분