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![[DS Class] 딥러닝을 위한 기초 수학 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[DS Class] 딥러닝을 위한 기초 수학
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 4차시
딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신 러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!
▶교육대상
1. 인공지능으로 혁신적인 생산성을 확보하고 싶은 실무자
2. IT업계로 창업/이직/입사 등 커리어를 쌓고 싶은 모든 사람
3. 이미 딥러닝을 활용하고 있지만, 작동 원리에 대해서는 모르는 실무자
▶학습목차
1. 딥러닝 실습환경 구축
2. 딥러닝 기초 개념
3. 딥러닝 기초 수학과 실습
4. 딥러닝 학습 원리와 모델 구현
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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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 기초 개념과 머신러닝과의 차이를 알 수 있다.2. 딥러닝의 인공지능 학습 원리를 이해할 수 있다.
3. 회귀, 분류 등 딥러닝의 모델 구현을 위한 수학적 원리를 이해할 수 있다.
강의목차(총 4강)
-
1. 1. 딥러닝 실습환경 구축 37분
2. 2. 딥러닝 기초 개념 32분
3. 3. 딥러닝 기초 수학과 실습 54분
4. 4. 딥러닝 학습 원리와 모델 구현 55분
