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컨텐츠 내용
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- 과정정보
[HD]Deep Learning (딥러닝) 원리 및 이론 배우기
과정소개
* 딥러닝 기초부터 시작하여 CNN, RNN 간단한 리뷰까지 진행합니다.
* 본 과정의 학습을 위해선 머신러닝에 대한 기초지식이 필요합니다.
* 딥러닝을 처음 접하는 학습자는 머신러닝 기초 강좌를 먼저 수강하실 것을 권장합니다.
▶교육대상
- 딥러닝의 개념을 알지 못하고 처음 접하는 사람들
▶교육내용
1. 딥러닝 개념 및 정의
2. 퍼셉트론
3. XOR 문제
4. 코랩 사용법
5. 행렬 기본
6. 신경망
7. 오차 역전파
8. 출력층
9. 신경망 실습
10. CNN 개념
11. CNN 실습
12. RNN 개념
13. RNN 실습
▶수료기준
|
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
|
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
|
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 딥러닝 기초인 인공신경망 부터 CNN, RNN의 개념 학습 + 간단한 실습
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 1. 딥러닝 개념 및 정의 |
| 2차시 | 2. 퍼셉트론 |
| 3차시 | 3. XOR 문제 |
| 4차시 | 4. 코랩 사용법 |
| 5차시 | 5. 행렬 기본 |
| 6차시 | 6. 신경망 |
| 7차시 | 7. 오차 역전파 |
| 8차시 | 8. 출력층 |
| 9차시 | 9. 신경망 실습 |
| 10차시 | 10. CNN 개념 |
| 11차시 | 11. CNN 실습 |
| 12차시 | 12. RNN 개념 |
| 13차시 | 13. RNN 실습 |
