본 과정은 딥러닝 이론과 실습을 모두 다룰 수 있는 기초 강좌입니다.
딥러닝에 대해 전혀 모르시는 분 뿐만아니라 딥러닝 이론을 알고있으나 실습이 어려우신분들을 대상으로합니다.
CNN, RNN 이전 Vanila Network에 대해 실습합니다.
간단한 수학적 내용은 다루나 증명 수준에서 다루지 않습니다.
본 과정을 통해 딥러닝 이론에 대해 쉽게 배울 수 있으며, 실습을 통해 딥러닝 원리에 대해 이해하는 것을 목표로합니다.
커리큘럼 총 13차시
1차시1. 강의 개요 및 실습환경
2차시2. 파이썬 기초1
3차시3. 파이썬 기초2
4차시4. 파이썬 기초3
5차시5. Tensorflow의 이해 1
6차시6. Tensorflow의 이해 2
7차시7. 머신러닝 이론 - 개념 및 용어
8차시8. 머신러닝 원리 이해 - 선형 회귀
9차시9. 머신러닝 원리 이해 - Optimization
10차시10. 인공 신경망의 이해1
11차시11. 인공 신경망의 이해2
12차시12. 딥러닝 실습 - Multi-Classification 문제
13차시13. 딥러닝 실습 - Regression 문제
수료 기준 · 유의사항
수료기준 — 진도율 80% 이상 과 과정별 수료 처리 조건을 확인해 주세요.
1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.