[HD]파이썬을 활용한 딥러닝 이론 및 실습 - 중급 (CNN, RNN)

과정 소개

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.

강의 대상

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.

강의 목표

기계학습/딥러닝에 기초지식이 있으신분

파이썬에 대해 이미 알고 계신분

CNN 및 RNN 등 이론은 배웠으나 실습이 어려우신분

CNN, RNN에 대해 다시 배우시고 싶으신 분

학습 내용

1. 섹션 1
   1. 강의 개요 및 실습환경
   2. 인공 신경망의 이해
   3. 합성곱 신경망 CNN 이론 1
   4. 합성곱 신경망 CNN 이론 2
2. 섹션 2
   1. 합성곱 신경망 CNN 실습 1-1
   2. 합성곱 신경망 CNN 실습 1-2
   3. 합성곱 신경망 CNN 이론 3
   4. 합성곱 신경망 CNN 실습 3
3. 섹션 3
   1. 합성곱 신경망 CNN 실습 4-1
   2. 합성곱 신경망 CNN 실습 4-2
   3. 순환 신경망 RNN 이론 및 실습 1
   4. 순환 신경망 RNN 이론 및 실습 2

교강사

훈련 비용

과정 후기