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![[DS Class] DNN, CNN, RNN을 활용한 딥러닝 실무 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[DS Class] DNN, CNN, RNN을 활용한 딥러닝 실무
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 7차시
이제부터가 진짜 딥러닝이다! DNN, CNN, RNN을 활용해 실제 딥러닝 활용 역량을 길러보자.
▶교육대상
1. 딥러닝의 기초 활용을 넘어 실제 IT기업들이 활용하고 있는 고급 인공지능 분석 역량을 갖추고 싶은 실무자
2. 리뷰 및 시장조사 등 방대한 인터넷 안의 데이터를 효과적으로 활용하고 싶은 마케터
3. 본격적인 딥러닝 활용 역량을 갖춰 창업/이직/취업 등을 달성하고 싶은 모든 사람
▶학습목차
1. 딥러닝 실무 개요
2. 다중 분류 예측
3. 다중선형회귀 모델
4. MNIST 인식 실습
5. CNN 구성요소와 연산
6. CNN을 이용한 MNIST 인식
7. RNN과 LSTM
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
|
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 딥러닝의 알고리즘 종류인 DNN을 활용한 글씨 분류 프로젝트에 대해 알 수 있다.2. CNN(합성곱 신경망)을 활용한 글씨 분류 프로젝트를 알고 활용할 수 있다.
3. RNN(순환 신경망)을 활용한 영화 리뷰 분석을 수행할 수 있다.
강의목차(총 7강)
-
1. 1. 딥러닝 실무 개요 32분
2. 2. 다중 분류 예측 49분
3. 3. 다중선형회귀 모델 34분
4. 4. MNIST 인식 실습 38분
5. 5. CNN 구성요소와 연산 42분
6. 6. CNN을 이용한 MNIST 인식 30분
7. 7. RNN과 LSTM 45분
