이러닝
알고리즘으로 배우는 머신러닝/딥러닝
#딥러닝#머신러닝#알고리즘
이러닝 모바일
교육기간
학습시간
21시간
교육비
105,000원
환급비
비환급
강사
이원상
과정정보
교육소개

머신러닝/딥러닝 핵심 알고리즘 강의 

학습목표
1. 머신러닝/딥러닝에 사용되는 핵심 알고리즘을 설명할 수 있습니다.
2. 자신이 속한 사업분야에 최적화된 인공지능 알고리즘을 적용할 수 있습니다.
학습대상
알고리즘 학습으로 머신러닝/딥러닝 역량을 향상 시키고 싶은 개발자
강사 및 내용전문가 소개

이원상 교수 

평가비율 및 수료기준
진도율 100%
수료기준: 80점 이상
학습목차
1
머신러닝.딥러닝
- 머신러닝.딥러닝
2
Perceptron이란
- Perceptron이란
3
인공 신경망의 구성
- 인공 신경망의 구성
4
행렬로 표현한 인공 신경망
- 행렬로 표현한 인공 신경망
5
가중치 이해
- 가중치 이해
6
인공 신경망과 행렬곱
- 인공 신경망과 행렬곱
7
활성화 함수의 역할
- 활성화 함수의 역할
8
Feedforward 가중치 업데이트
- Feedforward 가중치 업데이트
9
역전파
- 역전파
10
ReLU 활성화 함수의 등장
- ReLU 활성화 함수의 등장
11
딥러닝의 발전
- 딥러닝의 발전
12
딥러닝 파라미터의 이해
- 딥러닝 파라미터의 이해
13
딥러닝 학습 튜닝하기
- 딥러닝 학습 튜닝하기
14
딥러닝의 Overfitting 문제
- 딥러닝의 Overfitting 문제
15
CNN 특징의 이해
- CNN 특징의 이해
16
Convolution 이해
- Convolution 이해
17
Pooling 이해
- Pooling 이해
18
RNN의 주요 특징 이해하기
- RNN의 주요 특징 이해하기
19
텍스트에 대한 RNN
- 텍스트에 대한 RNN
20
RNN의 활용
- RNN의 활용
21
Review
- Review
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