인공지능 기술의 개념과 작동 원리를 이해하고 실무에 활용하자!
머신러닝/딥러닝 핵심 알고리즘 강의
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강의분량
21개 영상 ∙ 총 02시간 15분
73,500원
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* 학습기간 30일
105,000원
-31,500원
73,500원
머신러닝/딥러닝 핵심 알고리즘 강의
알고리즘 학습으로 머신러닝/딥러닝 역량을 향상 시키고 싶은 개발자
머신러닝/딥러닝에 사용되는 핵심 알고리즘을 설명할 수 있습니다.
자신이 속한 사업분야에 최적화된 인공지능 알고리즘을 적용할 수 있습니다.
인공지능과 딥러닝의 활용사례 학습
＊인공지능과 딥러닝의 기본 개념과 등장배경, 최신동향, 현업 활용사례를 학습
AI 기술을 현업에 적용
＊인공지능 구현을 위한 기술적 개념을 실제 언어 데이터에 적용하여 학습
＊AI 기술에 대한 이해를 기반으로 현업에 적용할 요소들을 고민해보고 적용할 수 있음
이원상
現) 강릉 원주대학교 자연과학대학 정보통계학과 교수
前) 연세대학교 학술정보원 차장, NHN 전략데이터센터
현대중공업, 신세계 I&C, GS쇼핑, SK텔레콤, KB금융, 신한금융그룹 등 강의 경험 다수
<머신러닝을 위한 수학> 등의 저자
기획 의도
디지털분야 및 산업 학계 유명 강사진과 외부 자문을 통해 제작
인공지능 기술의 개념과 작동 원리를 이해하고 실무에 활용하자!
이 강의는 총 21개 영상, 02시간 15분의 강의로 구성되어 있습니다.
머신러닝.딥러닝
00:05:54
Perceptron이란
00:06:48
인공 신경망의 구성
00:05:53
행렬로 표현한 인공 신경망
00:06:02
가중치 이해
00:07:25
인공 신경망과 행렬곱
00:07:13
활성화 함수의 역할
00:05:57
Feedforward 가중치 업데이트
00:07:19
역전파
00:07:37
ReLU 활성화 함수의 등장
00:06:01
딥러닝의 발전
00:05:26
딥러닝 파라미터의 이해
00:07:25
딥러닝 학습 튜닝하기
00:05:56
딥러닝의 Overfitting 문제
00:06:40
CNN 특징의 이해
00:07:10
Convolution 이해
00:06:37
Pooling 이해
00:05:47
RNN의 주요 특징 이해하기
00:06:01
텍스트에 대한 RNN
00:06:23
RNN의 활용
00:06:13
Review
00:05:32
21개 강의
02시간 15분