[비환급] [상위1% 인공지능] 수식으로 구현해보는 딥러닝 알고리즘
과정소개
인공지능 (AI)은 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하며 사람과 같은 방식으로 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 체스를 두는 컴퓨터에서부터 직접 운전을 하는 자동차에 이르기까지 오늘날 대부분의 인공지능 (AI) 사례들은 딥러닝 과 자연어 처리 에 크게 의존하고 있으며, 이러한 기술들을 통해 대량의 데이터를 처리하고 데이터에서 패턴을 인식함으로써 특정한 과제를 수행하도록 컴퓨터를 훈련할 수 있습니다.현재 IT의 대표적인 두 가지 이슈를 빅데이터와 인공지능이라고 하면 반론하는 사람이 거의 없을 것입니다. 최근 인공지능 분야에서 가장 연구가 활발하며 두드러진 발전을 보이는 분야는 바로 딥러닝입니다. 딥러닝 분야를 처음 공부하시는 분들이 가장 어려워하는 부분이 바로 핵심적인 기본 알고리즘(역전파)입니다.
학습목표
본 과정에서는 역전파의 핵심 알고리즘을 살펴보고, 여기에서 그치지 않고 파이썬을 이용하여 직접 알고리즘을 구현할수 있습니다.
교재
실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍
26,000원
딥러닝의 기초 지식과 수학부터
파이썬을 활용한 실전 프로그래밍 구현까지,
한 권으로 모든 것을 끝내는
딥러닝 입문자를 위한 최고의 책!
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지금까지 나왔던 다른 어떤 책들과는 달리 딥러닝을 수식과 코드로서 매우 이해하기 쉽게 설명한다. 또한, 간결하고 이해하기 쉬운 예제 코드들이 하나 하나 모여 책의 마지막에 이르러 최종적으로 실전에서도 활용할 수 있는 완결된 딥러닝 코드를 완성함으로써, 독자가 성취감을 느끼며 끝까지 포기하지 않고 완독할 수 있다는 점은 이 책의 최대 강점이다. 이 책에서는 파이썬과 기초 수학부터 시작해 역전파(Backpropagation)와 컨볼루션 신경망(CNN)까지, 딥러닝의 필수 요소를 빠짐없이 자세하게 설명한다. 독자가 파이썬 프로그래밍을 직접 코딩하면서 차근차근 순서대로 공부해 나가다 보면 딥러닝의 기초를 완벽하게 습득할 수 있다.
강의목차
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 인공지능 |
| 2차시 | 기초 수학 |
| 3차시 | 신경망 |
| 4차시 | 다층 신경망 1 |
| 5차시 | 다층 신경망 2 |
| 6차시 | 역전파 |
| 7차시 | 경사하강법 1 |
| 8차시 | 경사하강법 2 |
| 9차시 | 경사하강법 3 |
| 10차시 | 경사하강법 4 |
| 11차시 | 회귀문제 구현 |
| 12차시 | 분류문제 구현 |
| 13차시 | Tensorflow 이진 분류 |
| 14차시 | Tensorflow 다중 분류 |
| 15차시 | Tensorflow 회귀 |
| 16차시 | Tensorflow 이미지 분류 |
| 17차시 | 서비스 구현 1 |
| 18차시 | 서비스 구현 2 |
| 19차시 | 서비스 구현 3 |







