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초보자도 쉽게 이해할 수 있는 딥러닝의 이론본질과 핵심실습
과정소개
딥러닝의 기본 개념부터 심화 모델까지 체계적으로 학습합니다. CNN, RNN, LSTM, GAN 등 주요 딥러닝 알고리즘의 원리와 구조를 이해하고, 실습을 통해 실제 데이터에 적용하는 방법을 배웁니다. 이론과 실습을 균형 있게 다루어 딥러닝 기술을 실생활 문제 해결에 활용할 수 있는 역량을 키웁니다.
학습목표
- 딥러닝의 기본 개념과 신경망 구조를 이해하기
- CNN, RNN 등 주요 딥러닝 알고리즘의 작동 원리 습득하기
- 실제 데이터를 활용한 딥러닝 모델 구현 방법 익히기
- 생성 모델(GAN, VAE)의 원리와 활용법 이해하기
- 주가 예측, 이미지 생성 등 실제 문제에 딥러닝 적용하기
- CNN, RNN 등 주요 딥러닝 알고리즘의 작동 원리 습득하기
- 실제 데이터를 활용한 딥러닝 모델 구현 방법 익히기
- 생성 모델(GAN, VAE)의 원리와 활용법 이해하기
- 주가 예측, 이미지 생성 등 실제 문제에 딥러닝 적용하기
교육대상
- 인공지능과 머신러닝 기초 지식을 갖춘 학습자
- IT/데이터 분석 직무 종사자 및 취업 준비생
- 딥러닝 기술을 자신의 업무나 연구에 적용하고자 하는 실무자
- 인공지능 기술에 관심 있는 개발자 및 기술 관리자
- IT/데이터 분석 직무 종사자 및 취업 준비생
- 딥러닝 기술을 자신의 업무나 연구에 적용하고자 하는 실무자
- 인공지능 기술에 관심 있는 개발자 및 기술 관리자
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 총점 |
|---|---|---|
| 반영비율 | 100% | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 딥러닝 역사의 전면에 등장하다 |
| 2차시 | 딥러닝의 등장 배경과 활용 분야 |
| 3차시 | 딥러닝을 위한 개발 환경 |
| 4차시 | ANN의 등장 배경 |
| 5차시 | ANN의 이론 |
| 6차시 | ANN실습 |
| 7차시 | CNN의 등장 배경 |
| 8차시 | CNN의 등장배경2 |
| 9차시 | CNN의 등장배경3 |
| 10차시 | CNN의 등장배경4 |
| 11차시 | CNN이론 |
| 12차시 | CNN실습 |
| 13차시 | RNN의 등장배경 |
| 14차시 | RNN의 이론 |
| 15차시 | RNN의실습 |
| 16차시 | GAN과 VAE의 등장 배경 |
| 17차시 | GAN과 VAE이론 |
| 18차시 | GAN과 VAE생성 모델 실습 |