[HD]Python(파이썬)을 활용한 딥러닝 이론 및 실습 - 중급 (CNN, RNN)

[HD]Python(파이썬)을 활용한 딥러닝 이론 및 실습 - 중급 (CNN, RNN)

50,000
  • 지원유형
    • 평생교육바우처
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
50,000

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합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)의 이론과 실습을 통해 딥러닝의 중급 개념을 학습하고, 실무에서 활용할 수 있는 능력을 키웁니다.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
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

수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습목차
[HD]Python(파이썬)을 활용한 딥러닝 이론 및 실습 - 중급 (CNN, RNN)
1. 강의 개요 및 실습환경
10 분
2. 인공 신경망의 이해
16 분
3. 합성곱 신경망(CNN) 이론 1
26 분
4. 합성곱 신경망(CNN) 이론 2
22 분
5. 합성곱 신경망(CNN) 실습 1-1
36 분
6. 합성곱 신경망(CNN) 실습 1-2
18 분
7. 합성곱 신경망(CNN) 이론 3
37 분
8. 합성곱 신경망(CNN) 실습 2
35 분
9. 합성곱 신경망(CNN) 실습 3-1
34 분
10. 합성곱 신경망(CNN) 실습 3-2
21 분
11. 순환 신경망(RNN) 이론 및 실습 1
32 분
12. 순환 신경망(RNN) 이론 및 실습 2
31 분