알고리즘으로 배우는 딥러닝 강의에서는 딥러닝의 핵심인 알고리즘을 탐험합니다.
딥러닝의 다양한 알고리즘을 하나하나 분해해, 복잡한 이론도 쉽게 이해할 수 있는
이 강의를 통해 전문성을 쌓아보세요.
- 7분01.데이터 기반 AI로서의 딥러닝
ㆍ 데이터 기반 AI로서의 딥러닝을 이해하고 활용합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분02.Deep VS Shallow
ㆍ 변수와 모형에 대해 살펴보고 Shallow Learning과 딥러닝의 차이점을 비교합니다.
#Shallow러닝#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN - 8분03.딥러닝 활용 분야와 이슈
ㆍ 딥러닝의 활용 분야와 딥러닝에 관련된 이슈를 살펴봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 7분04.인공 신경망
ㆍ 인공 신경망에 대한 내용을 정리하고 학습에 대한 기본적인 로직을 파악합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 5분05.ANN의 난제들
ㆍ 인공 신경망의 단점과 어려운 점을 알아봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분06.ANN 성능 개선 노력
ㆍ 인공 신경망의 난제들의 해결 방법을 살펴보고 성능 개선에는 어떻게 반영되었는지 알아봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분07.Perceptron이란
ㆍ Perceptron의 개요를 살펴보고 작동 원리를 알아봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 5분08.인공 신경망의 구성
ㆍ 인공 신경망의 정의를 학습하고 구성 요소를 파악합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분09.행렬로 표현한 인공 신경망
ㆍ 행렬의 정의를 알아보고 인공 신경망을 행렬로 표현합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 7분10.가중치 이해
ㆍ 가중치란 무엇이고 인공 신경망에서의 가중치 역할을 알아봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 7분11.인공 신경망과 행렬곱
ㆍ 행렬곱의 개념과 인공 신경망에서의 행렬곱이 무엇인지 살펴봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 5분12.활성화 함수의 역할
ㆍ 활성화 함수와 그 역할에 대해 알아보고 다양한 활성화 함수의 종류를 학습합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 7분13.Feedforward 활용 가중치 업데이트
ㆍ Feedforward의 정의와 신경망에서의 가중치 업데이트 과정을 살펴봅니다.
#Feedforward#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN - 7분14.역전파
ㆍ 인공 신경망에서의 오차와 역전파 알고리즘을 알아봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분15.딥러닝 알고리즘의 등장
ㆍ 딥러닝 알고리즘의 등장에 대해 살펴보고 어떻게 접근해야 할지 생각해 봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 7분16.딥러닝 알고리즘 Step by Step
ㆍ 딥러닝 알고리즘을 단계별로 파악합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분17.ReLU 활성화 함수의 등장
ㆍ ReLU 활성화 함수의 등장이 갖는 효과와 의의를 이해합니다.
#ReLU함수#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN - 5분18.딥러닝의 발전
ㆍ 딥러닝의 발전 과정을 살펴보고 체크합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 7분19.딥러닝 파라미터의 이해
ㆍ 딥러닝 파라미터의 개념과 활용법을 알아봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 5분20.딥러닝 학습 튜닝하기
ㆍ 딥러닝 튜닝에 대해 이해하고 튜닝 방법을 비교합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분21.이미지 분류를 위한 CNN
ㆍ 이미지 분류에 활용되는 기법인 CNN을 알아보고 그 과정을 살펴봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분22.딥러닝의 Overfitting 문제
ㆍ Overfitting과 딥러닝에서의 Overfitting 극복 방법을 알아봅니다.
#Overfitting#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN - 7분23.CNN 특징의 이해
ㆍ CNN 기법의 특징을 이해합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분24.Convolution 이해
ㆍ Convolution (합성곱) 절차와 구체적인 요소를 알아봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 5분25.Pooling 이해
ㆍ Pooling의 절차와 과정을 구체적으로 파악합니다.
#Pooling#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN - 5분26.자연어 처리를 위한 RNN
ㆍ RNN의 신경망 학습법 과정에 대해 살펴봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분27.RNN의 주요 특징 이해하기
ㆍ RNN의 예제를 통해 순환 신경망을 이해합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분28.텍스트에 대한 RNN
ㆍ RNN과 텍스트와의 관계성을 알아봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 6분29.RNN 활용
ㆍ RNN에 대한 텍스트 분석을 위해 발전된 딥러닝 모형을 살펴봅니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 5분30.Final Review
ㆍ 알고리즘으로 배우는 딥러닝의 전체 내용을 되돌아보고 리뷰합니다.
#알고리즘으로배우는딥러닝#데이터기반AI로서의딥러닝#존버#ANN#CNN - 알고리즘으로 배우는 딥러닝미리보기
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