과정정보
교육소개
딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝의 개념을 완벽히 정리하여 실제로 활용해보는 딥러닝과 인사하기 과정!
학습목표
1. 딥러닝 개념과 퍼셉트론 개념을 알 수 있다.
2. 딥러닝의 학습 원리인 순전파와 역전파에 대해 이해할 수 있다.
3. 딥러닝을 실습할 수 있다.
학습대상
- 인공 지능의 업무 활용을 시도하고 싶은 실무자
- 사업에 인공지능을 도입하고 싶은 경영자, 실무자
- 딥러닝 역량을 갖춰 창업/이직/취업 등을 달성하고 싶은 모든 사람
강사 및 내용전문가 소개
평가비율 및 수료기준
학습목차
1
머신 러닝과 딥러닝
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START
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머신 러닝의 개념
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머신 러닝과 딥러닝의 차이
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딥러닝의 데이터셋 나누기
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딥러닝의 평가 지표
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딥러닝의 개념
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딥러닝의 역사
2
퍼셉트론
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START
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퍼셉트론
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다층 퍼셉트론
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다층 퍼셉트론의 구현
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퍼셉트론 실습_ 목표 설정
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퍼셉트론 실습_OR게이트
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퍼셉트론 실습_AND게이트
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퍼셉트론 실습_XOR게이트
3
딥러닝 모델 요소
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START
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딥러닝의 필수요소
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활성화 함수
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손실 함수, 옵티마이저, 에포크
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딥러닝 맛보기 실습 - 모델 정의
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딥러닝 맛보기 실습 - 폐암 수술 환자의 생존율 예측
4
딥러닝의 구성 요소
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START
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딥러닝의 구성 요소
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활성화 함수의 종류
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손실 함수의 종류
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구성 요소 심화
5
순전파와 역전파
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START
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순전파와 역전파
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순전파 학습 모델
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순전파 회귀 모델
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순전파 분류 모델
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역전파 학습 모델
6
딥러닝 문제 해결과 개발
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START
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딥러닝의 문제점
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과적합 문제와 해결
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기울기 소실 문제와 해결
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성능 저하 문제와 해결
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딥러닝의 프레임워크
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딥러닝의 개발 과정
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딥러닝 실전 - 모델 정의
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딥러닝 실전 - 폐암 수술 환자의 생존율 예측
수강후기
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