중1중2중3
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완강
[IT/코딩 특강] Python(파이썬) 로 배우는 Deep Learning(딥러닝) 중급 Part.1
코딩스쿨 선생님
- 수강학년 중1|중2|중3
- 강좌유형 미래교육 4.0
- 강의수 13/13강 [완강]
- 수강기간 30일
- 교재 교재 파일제공
강좌 범위
※ Python을 활용한 딥러닝 중급 개념을 학습하고, 딥러닝 모델의 주요 원리와 활용 방법을 익힌다.
강좌 특징
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■ 딥러닝의 중급 개념과 활용 방법을 학습할 수 있는 강좌입니다.
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■ Python을 활용해 딥러닝 기술에 대한 이해를 넓히고 응용 역량을 기릅니다.
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★미래교육 4.0 강좌★
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인공지능 기술에 대한 심화 이해
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AI 응용 역량 강화
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수강 대상
★ 딥러닝 기초를 학습하고 중급 개념과 활용 방법을 익히고 싶은 누구나!
기타
★본 강좌는 교안과 예제로 진행됩니다.
★예제는 '강좌 자료실'에 업로드 되어있습니다.
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| 강 | 강의명 | 강의시간 | 페이지 |
|---|---|---|---|
| 1강 | 딥러닝의 생물학적 기원과 기계 시각의 발전 역사 | 61분 | |
| 2강 | 인간과 기계의 언어: 자연어 처리와 워드 벡터 | 31분 | |
| 3강 | 적대적 생성 신경망(GAN)과 이미지 생성 기술 | 52분 | |
| 4강 | 딥러닝의 출발점: 퍼셉트론과 논리 회로 구현 | 59분 | |
| 5강 | 퍼셉트론에서 신경망으로: 활성화 함수의 이해 | 52분 | |
| 6강 | 행렬 곱셈 연산과 3층 인공 신경망의 순방향 구현 | 53분 | |
| 7강 | 출력층 설계 및 소프트맥스 함수를 활용한 분류 | 60분 | |
| 8강 | 신경망 자동 학습의 핵심: 손실 함수와 오차제곱합 | 41분 | |
| 9강 | 교차 엔트로피 오차 함수와 미니 배치 학습 데이터 처리 | 61분 | |
| 10강 | 미분과 편미분, 그리고 경사 하강법의 수학적 원리 | 63분 |
| 강 | 강의명 | 강의시간 | 페이지 |
|---|---|---|---|
| 1강 | 딥러닝의 생물학적 기원과 기계 시각의 발전 역사 | 61분 | |
| 2강 | 인간과 기계의 언어: 자연어 처리와 워드 벡터 | 31분 | |
| 3강 | 적대적 생성 신경망(GAN)과 이미지 생성 기술 | 52분 | |
| 4강 | 딥러닝의 출발점: 퍼셉트론과 논리 회로 구현 | 59분 | |
| 5강 | 퍼셉트론에서 신경망으로: 활성화 함수의 이해 | 52분 | |
| 6강 | 행렬 곱셈 연산과 3층 인공 신경망의 순방향 구현 | 53분 | |
| 7강 | 출력층 설계 및 소프트맥스 함수를 활용한 분류 | 60분 | |
| 8강 | 신경망 자동 학습의 핵심: 손실 함수와 오차제곱합 | 41분 | |
| 9강 | 교차 엔트로피 오차 함수와 미니 배치 학습 데이터 처리 | 61분 | |
| 10강 | 미분과 편미분, 그리고 경사 하강법의 수학적 원리 | 63분 | |
| 11강 | 파이썬을 활용한 편미분 계산과 경사 하강법 구현 | 52분 | |
| 12강 | 2층 신경망 모델 클래스 설계 및 가중치 기울기 계산 | 53분 | |
| 13강 | MNIST 손글씨 데이터셋을 활용한 신경망 실제 학습 | 62분 |
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