[HD]Python(파이썬) 로 배우는 Deep Learning(딥러닝) 중급 Part.1

[HD]Python(파이썬) 로 배우는 Deep Learning(딥러닝) 중급 Part.1

52,000원
  • 지원유형
    • 일반과정
    • 평생교육이용권
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
주문금액
52,000원
연관강의

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파이썬 기반의 머신러닝과 딥러닝 핵심 원리에 대해 배웁니다.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 12시간 13차시
난이도 : 향상
강의목표

다층 신경망의 구조를 이해하고, 미분과 경사하강법을 통한 가중치 최적화 원리를 습득하여 데이터로부터 스스로 학습하는 딥러닝 엔진을 코드로 완벽하게 구현해내는 것입니다 .

강의소개

딥러닝의 발전 역사부터 퍼셉트론, 손실 함수, 경사하강법 등 핵심 원리를 파헤치고, 파이썬과 넘파이를 활용해 인공 신경망 엔진을 밑바닥부터 직접 구현하는 중급 과정입니다 .

학습대상

딥러닝 기초와 파이썬 코딩 능력을 갖추고 있으며, 단순 라이브러리 활용을 넘어 AI의 내부 작동 원리와 수학적 메커니즘을 뼈대부터 깊이 있게 이해하고 싶은 분들입니다 .

제공서류
수료증수료시 발급가능
수강증명서학습시작 이후 발급가능
수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습기간
30일 + 무료복습기간 360일
✅ 학습기간 + 무료복습기간 내 무제한 반복 수강 가능!
- 실제 해당 강의의 커리큘럼은 복습기간을 포함하지 않는 30일 입니다.
학습목차
[HD]Python(파이썬) 로 배우는 Deep Learning(딥러닝) 중급 Part.1
1. 딥러닝의 생물학적 기원과 기계 시각의 발전 역사
61 분
2. 인간과 기계의 언어: 자연어 처리와 워드 벡터
31 분
3. 적대적 생성 신경망(GAN)과 이미지 생성 기술
52 분
4. 딥러닝의 출발점: 퍼셉트론과 논리 회로 구현
59 분
5. 퍼셉트론에서 신경망으로: 활성화 함수의 이해
52 분
6. 행렬 곱셈 연산과 3층 인공 신경망의 순방향 구현
53 분
7. 출력층 설계 및 소프트맥스 함수를 활용한 분류
60 분
8. 신경망 자동 학습의 핵심: 손실 함수와 오차제곱합
41 분
9. 교차 엔트로피 오차 함수와 미니 배치 학습 데이터 처리
61 분
10. 미분과 편미분, 그리고 경사 하강법의 수학적 원리
63 분
11. 파이썬을 활용한 편미분 계산과 경사 하강법 구현
52 분
12. 2층 신경망 모델 클래스 설계 및 가중치 기울기 계산
53 분
13. MNIST 손글씨 데이터셋을 활용한 신경망 실제 학습
62 분