과정정보
교육소개
딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신 러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!
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.
학습대상
- 인공지능으로 혁신적인 생산성을 확보하고 싶은 실무자
- IT업계로 창업/이직/입사 등 커리어를 쌓고 싶은 모든 사람
- 이미 딥러닝을 활용하고 있지만, 작동 원리에 대해서는 모르는 실무자
강사 및 내용전문가 소개
평가비율 및 수료기준
학습목차
1
딥러닝 실습환경 구축
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START
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딥러닝 실습 환경
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아나콘다 환경 구성
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가상 환경의 이해
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가상 환경 구축
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구글 코랩 환경 구축
2
딥러닝 기초 개념
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START
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인공지능, 머신 러닝, 딥러닝
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전통적인 프로그래밍vs머신 러닝
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머신 러닝의 데이터 셋 나누기
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머신 러닝의 학습 개념
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머신 러닝의 종류
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지도학습의 종류
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머신 러닝과 딥러닝의 차이
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딥러닝의 평가 지표
3
딥러닝 기초 수학과 실습
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START
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함수와 기울기
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편미분
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시그모이드 함수
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지수와 지수함수
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로그와 로그함수
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딥러닝 수학 실습_용어정리
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딥러닝 수학 실습_평균제곱근 오차
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딥러닝 수학 실습_경사 하강법과 다중선형회귀
4
딥러닝 학습 원리와 모델 구현
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START
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딥러닝의 학습 원리
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딥러닝의 동작 원리_회귀
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회귀의 오차 수정
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분류의 학습 과정
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로지스틱 회귀의 손실 함수
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딥러닝 모델 구현_회귀
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딥러닝 모델 구현_다중선형회귀와 로지스틱 회귀
수강후기
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