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진행중 한글

[딥러닝 클래식 과정] DNN Basic

  • 코스/코스구분

    인공지능 / 수료

  • 기관

    publicai

  • 언어/번역

    한글/한글

  • 수강 신청 기간

    2025.11.17 ~ 2030.03.01

  • 강좌 수강 기간

    2025.11.17 ~ 2030.04.01

  • 강좌 키워드

    #Microsoft_S #AI특강 #딥러닝 #머신러닝 #Tensorflow #퍼셉트론 #인공신경망

강의 소개

TensorFlow를 활용해 CNN과 DNN 모델을 구현하며, 전통적인 딥러닝 구조와 학습 원리를 실습을 통해 이해합니다.

강의 계획서

    1. 1-1 딥러닝은 무엇인가

    2. 1-2 인공지능이란

    3. 1-3 머신러닝 프로그래밍이란

    4. 1-4 머신러닝의 핵심 표현과 일반화

    5. 1-5 딥러닝 프로그래밍이란

    6. 1-6 딥러닝의 발달

    7. 1-7 딥러닝은 무엇인가 마무리

    1. 2-1 텐서플로우와 딥러닝 개발 프로세스

    2. 2-2 딥러닝 프레임워크

    3. 2-3 텐서플로우

    4. 2-4 텐서플로우를 활용한 딥러닝 개발 프로세스

    5. 2-5 텐서플로우와 딥러닝 개발 프로세스 마무리

    1. 3-1 퍼셉트론과 인공신경망의 구성

    2. 3-2 퍼셉트론이란

    3. 3-3 활성화 함수란

    4. 3-4 케라스로 뉴런 구성하기

    5. 3-5 인공신경망의 기본 구조

    6. 3-6 인공신경망 너비의 이점

    7. 3-7 인공신경망의 깊이에 따른 효과

    8. 3-8 활성화 함수 비선형성의 이점

    9. 3-9 인공신경망의 세부 요소

    10. 3-10 퍼셉트론과 신경망의 구성 마무리

    1. 4-1 인공신경망의 순전파

    2. 4-2 인공신경망의 순전파란

    3. 4-3 인공신경망의 순전파 연산 진행

    4. 4-4 인공신경망의 순전파 모델 구현하기

    5. 4-5 생성한 인공신경망에서 순전파 차례로 진행하기

    6. 4-6 순전파 과정 정리

    7. 4-7 인공신경망의 순전파 마무리

    1. 5-1 인공신경망의 역전파

    2. 5-2 선형회귀 모형의 학습

    3. 5-3 인공신경망의 학습

    4. 5-4 역전파 이해하기

    5. 5-5 인공신경망의 역전파 마무리

    1. 6-1 프로젝트 정형데이터를 활용한 딥러닝 수업 목표

    2. 6-2 프로젝트 정형데이터를 활용한 딥러닝 실습

    3. 6-3 프로젝트 정형데이터를 활용한 딥러닝 마무리

    1. 7-1 프로젝트 이미지를 활용한 딥러닝 수업 목표

    2. 7-2 프로젝트 이미지를 활용한 딥러닝 실습

    3. 7-3 프로젝트 이미지를 활용한 딥러닝 마무리

수강신청
인천광역시교육청 인천사이버진로교육원 인천교육플랫폼 인천 매타 캠퍼스

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평일: 10:00 ~ 18:00
이외의 시간은 이메일로 문의부탁드립니다.