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[HD]Deep Learning (딥러닝) 원리 및 이론 배우기
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과정소개 | 딥러닝 기초부터 시작하여 CNN, RNN 간단한 리뷰까지 진행합니다. 본 과정의 학습을 위해선 머신러닝에 대한 기초지식이 필요합니다. 딥러닝을 처음 접하는 학습자는 머신러닝 기초 강좌를 먼저 수강하실 것을 권장합니다. |
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학습목표 | 딥러닝 기초인 인공신경망 부터 CNN, RNN의 개념 학습 + 간단한 실습 |
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학습대상 | 딥러닝의 개념을 알지 못하고 처음 접하는 사람들 |
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학습방법 | 온라인 교육 ( PC + 모바일 ) | ||
강사소개 |
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평가항목 | 진도율 | 과제 | 진행단계평가 | 최종평가 | 총점 |
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평가비율 | 100% | 0% | 0% | 0% | 100점 |
수료기준 | 80% 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 80점 이상 |
평가방법 및 수료기준 |
* 진도율 80 이상 |
차시 | 차시명 |
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1차시 | 딥러닝 개념 및 정의 |
2차시 | 퍼셉트론 |
3차시 | XOR 문제 |
4차시 | 코랩 사용법 |
5차시 | 행렬 기본 |
6차시 | 신경망 |
7차시 | 오차 역전파 |
8차시 | 출력층 |
9차시 | 신경망 실습 |
10차시 | CNN 개념 |
11차시 | CNN 실습 |
12차시 | RNN 개념 |
13차시 | RNN 실습 |
작성자 | 내용 |
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