딥러닝 기초

딥러닝의 기초 이론과 Python을 통한 구현 방법

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딥러닝 기초

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강의 수
26
강의 시간
4:00:20
수준
기초

딥러닝은 기계 학습 분야에서 가장 핫한 기술로 떠오르고 있습니다. 정말 믿을 수 없을 정도로 놀라운 성과를 보여주고 있죠. 캐글과 같은 공개 자료 대회나 여러 학회 주관 대회에서 상위권을 휩쓸고 있는 방법이 바로 딥러닝입니다. 세계 최초로 인간을 바둑으로 이긴 구글의 '알파고'도 딥러닝을 이용했죠. MS, 구글 등에서 딥러닝을 위한 라이브러리까지 공개하고 다양한 무료 자료들이 공개되면서 딥러닝에 대한 접근성 또한 증가하고 있습니다. 데이터 과학자에게 딥러닝은 어느새 선택이 아닌 필수처럼 다가오고 있죠. ​

딥러닝은 무척 예전부터 존재하던 기계학습 방법인 인공신경망(Artificial Neural Network)의 발전형입니다. 따라서 딥러닝에 대해 알고 싶다면 우선 인공신경망에 대한 기본적인 지식을 갖추어야 할 필요가 있습니다. 인공신경망에 대한 지식은 여러분들이 더 복잡한 모형을 이해하는 데에 반드시 필요하기 때문이죠. ​ 본 수업에서는 본격적으로 딥러닝을 구현해보기 전 단계의 수업이며 다양한 예시를 통해서 다음과 같은 내용을 배우게 됩니다. ​

  1. 인공신경망이란?
  2. 인공신경망의 역사
  3. 퍼셉트론
  4. 다층 퍼셉트론
  5. 최적화 알고리즘
  6. 인공신경망 구현 및 그에 따르는 이슈들

대상

  • 인공신경망을 구현하는 데에 관심이 있는 대학원생, 연구자
  • 기계학습에 관심이 있는 실무자 ​