딥러닝 주경야독 2월호
1.강좌 소개
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 책을 기초로 하여
딥러닝의 기초부터 고급 내용까지 깊숙하게 탐구해보고 배워보는 강의입니다.
기본적인 퍼셉트론과 신경망에 대한 내용을 복습하고 MNIST data set을 이용하여 딥러닝 모델 생성부터 훈련까지 실습합니다.
해당 강의는 시리즈 강의로 제작하여 수강자가 점차 내공을 쌓을 수 있도록 구성하고
개인 과제를 제시하여 인공지능(머신러닝, 딥러닝)에 대한 이해도를 높이는 방향으로 기획하였습니다.
딥러닝의 기초부터 고급 내용까지 깊숙하게 탐구해보고 배워보는 강의입니다.
기본적인 퍼셉트론과 신경망에 대한 내용을 복습하고 MNIST data set을 이용하여 딥러닝 모델 생성부터 훈련까지 실습합니다.
해당 강의는 시리즈 강의로 제작하여 수강자가 점차 내공을 쌓을 수 있도록 구성하고
개인 과제를 제시하여 인공지능(머신러닝, 딥러닝)에 대한 이해도를 높이는 방향으로 기획하였습니다.
2.강좌 목표
- 퍼셉트론, 신경망 등 딥러닝의 기본 개념을 이해할 수 있다.
- colab을 활용하여 자유롭게 실습하고 수업 자료를 만들 수 있다.
- colab을 활용하여 자유롭게 실습하고 수업 자료를 만들 수 있다.
학습 목차
| 차시 | 차시명 | 차시 내용 |
|---|---|---|
| 1 ~ 2 차시 (2022-02-07 18:30 ~ 2022-02-07 20:20) | 딥러닝의 기본 개념(퍼셉트론) | 딥러닝의 기본 개념인 퍼셉트론에 대해 자세히 알아본다. |
| 3 ~ 4 차시 (2022-02-10 18:30 ~ 2022-02-10 20:20) | 딥러닝의 기본 개념(신경망) | 신경망에 대해 자세히 알아보고 실습을 통해 퍼셉트론과 신경망의 관계에 대해 알아본다. |
| 5 ~ 6 차시 (2022-02-14 18:30 ~ 2022-02-14 20:20) | 딥러닝 기초 실습 - 1(다층 신경망, MNIST) | 다층 신경망에 대해 알아보고 퍼셉트론의 연결 관계에서 가중치와 편향의 중요성에 대해 다시 한 번 학습한다. 또한, MNIST data set으로 모델 생성-훈련-검증까지 알아본다. |
| 7 ~ 8 차시 (2022-02-17 18:30 ~ 2022-02-17 20:20) | 딥러닝 기초 실습 - 2(다층 신경망, MNIST) | 다층 신경망에 대해 알아보고 퍼셉트론의 연결 관계에서 가중치와 편향의 중요성에 대해 다시 한 번 학습한다. 또한, MNIST data set으로 모델 생성-훈련-검증까지 알아본다. |
| 9 차시 (2022-02-21 18:00 ~ 2022-02-21 18:50) | 베스트 모델 만들기(와인 종류 예측) | 와인 종류 예측 문제를 통해 모델 최적화를 경험한다. |
| 10 차시 (2022-02-21 19:30 ~ 2022-02-21 20:20) | 베스트 모델 만들기(보스턴 집값 예측) | 보스턴 집값 예측 문제를 통해 모델 최적화를 경험한다. |
지식샘
-
정재웅
대전동화중학교 -
호준희
백마고등학교
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