처음 배우는 딥러닝(Deep Learning)
강의정보
| 학습개요 |
1. AI, 머신러닝, 딥러닝의 주요 개념과 구조 이해하기 - 딥러닝입문자들을 위해서 AI(Artificial Intelligence), Machine Learning, Deep Learning의 주요 개념과 구조를 이해하기 쉽게 설명 2. 딥러닝(Deep Learning)의 활용 - 딥러닝 프레임워크 Keras 구조, 설치 및 실행 방법을 설명 - MLP(Multi Layer Perceptron) 실습 - CNN(Convolution Neural Network) 활용 사례 설명 - RNN(Recurrent Neural Network) 실습 및 코드 리뷰 - 강화학습(Reinforcement Learning) 개념 설명 |
|---|---|
| 학습목표 |
AI, 머신러닝, 딥러닝 주요 개념과 구조 이해 딥러닝의 활용 사례 학습을 통해서 현업에 활용한다. |
| 학습대상 |
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강의목차
| 번호 | 강의명 | 번호 | 강의명 |
|---|---|---|---|
| 1강 | 인공지능(AI) | 6강 | Convolution Neural Network |
| 2강 | Machine Learning Algorithm | 7강 | CNN을 통한 이미지 분류 |
| 3강 | Neural Network Architecture | 8강 | Recurrent Neural Network(RNN) |
| 4강 | DeepLearning Framework | 9강 | Generative Adversarial Network(GAN) |
| 5강 | Multi Layer Perceptron | 10강 | 강화학습(Reinforcement Learning) |
