AI 완전정복을 위한 딥러닝 튜토리얼 part 1
딥러닝 part 1
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Oct 2021
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What you will learn
딥러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있습니다.
실질적 알고리즘, 최신 논문을 학습을 통해 실제 라이브러리 구현을 할 수 있습니다.
빅데이터 분석에 필요한 최신 딥러닝 트렌드를 이해하고 이를 활용할 수 있습니다.
딥러닝의 여러 개념에 대해 개괄적으로 학습할 수 있습니다
Description
정보통신부 선정 국책대학원인 성균관대 인공지능대학원 AI 교육과정의 핵심을 정리한 교육과정으로 단기간 내에 체계적이고 효과적인 지식 습득이 가능합니다. IT, 제조 등 다양한 산업부문의 대기업 직무능력 개발교육으로 활용되면서 현장 중심 콘텐츠로 최적화되어 있습니다.
현업에서 개발자로 근무하고 있지만 각 알고리즘의 특성과 이론의 배경을 모르고 있어 현업 적용에 한계가 있는 학습자, 인공지능대학원의 체계적인 커리큘럼에 따른 딥러닝 강의로 AI 기반지식을 다지고 싶은 분들에게 추천합니다.
또한 본 과정 수료 후에 추가적인 교육(실습 및 캡스톤 프로젝트 수행) 이수를 통해서 인공지능부문 전문가로 성장할 수 있습니다. (성균관대의 인공지능분야 Micro Degree 연계 가능)
* 오프라인 실습은 이론수업(머신러닝, 딥러닝) 수강을 마친 학습자들을 대상으로 운영되며, 2주-3주 간의 AI프로젝트를 통해 직접 모델을 설계하고 성능을 시험하는 캡스톤 프로젝트 과정을 수행할 수 있습니다. 프로젝트 기간 중에는 석박사 조교들의 지원이 제공될 예정입니다.
Content
Neural Network 소개
Neural Network 소개
Multilayer Perceptron 소개
Learning Algorithm 기초
Back Propagation Algorithm
General Algorithm
Configuration of NNs
Generalization and Overfitting
Configuration of NNs 1
Configuration of NNs 2
Stochastic Gradient Optimizer
Gradient Descent Optimizer
Screenshots
Reviews
Eunsun
January 11, 2023
Thank you so much for your excellent lecture! It was easy to understand with enough details that can help deepen my understanding of deep learning algorithms.
가현
January 13, 2022
딥러닝의 기초가 되는 neural network의 개념과 그 특징들에 대해 상세하게 학습할 수 있어서 좋았습니다. 특히, 수강자의 이해도를 높이기 위해 다양한 시각자료와 예시를 사용하여 큰 도움이 되었습니다.
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8/20/2021
course created date
9/19/2021
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