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[HD]Python(파이썬)을 활용한 딥러닝 이론 및 실습 - 중급 (CNN, RNN)
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김동희 강사
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[HD]Python(파이썬)을 활용한 딥러닝 이론 및 실습 - 중급 (CNN, RNN)
담당강사 : 김동희
| 강의구성 | 총 12강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 + 자막 | 수강료 |
24,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
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| 담당강사 |
김동희 강사
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- 과정소개
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? 본 과정은 CNN 및 RNN 이론과 실습을 모두 다룰 수 있는 중급 강좌입니다.
? 기계학습 및 딥러닝에 기초지식이 있는 분들을 대상으로 합니다.
? CNN, RNN을 위주로 실습합니다.
? 원리 이해를 위해 수학적 내용을 다룰 수 있습니다.
? 본 과정을 통해 CNN 및 RNN의 동작 원리를 이해하고, 구축 할 수 있습니다.
- 학습목표
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? 딥러닝 학습원리와 CNN, RNN 등 딥러닝 이론을 이해 할 수 있다.
? CNN, RNN 등 네트워크를 스스로 구축 할 수 있다.
? 주어진 데이터에서 딥러닝 모델을 통한 문제해결을 할 수 있다.
- 교육대상
-
? 기계학습/딥러닝에 기초지식이 있으신분
? 파이썬에 대해 이미 알고 계신분
? CNN 및 RNN 등 이론은 배웠으나 실습이 어려우신분
? CNN, RNN에 대해 다시 배우시고 싶으신 분
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.
아이티고 강좌질문 모음
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- 강좌 리스트
- 01. 강의 개요 및 실습환경 [09:44]
- 02. 인공 신경망의 이해 [16:19]
- 03. 합성곱 신경망(CNN) 이론 1 [26:01]
- 04. 합성곱 신경망(CNN) 이론 2 [21:51]
- 05. 합성곱 신경망(CNN) 실습 1-1 [35:32]
- 06. 합성곱 신경망(CNN) 실습 1-2 [18:13]
- 07. 합성곱 신경망(CNN) 이론 3 [37:26]
- 08. 합성곱 신경망(CNN) 실습 2 [34:45]
- 09. 합성곱 신경망(CNN) 실습 3-1 [33:39]
- 10. 합성곱 신경망(CNN) 실습 3-2 [31:07]
- 11. 순환 신경망(RNN) 이론 및 실습 1 [31:35]
- 12. 순환 신경망(RNN) 이론 및 실습 2 [30:38]