
고급 C언어
김정인
C언어 내부 구조를 이해하여 좀 더 빠르고 메모리 최적화된 프로그램을 구현할 수 있습니다.
중급이상
C, 컴퓨터 구조, device-driver
딥러닝 이란 무엇인가?
딥러닝을 위한 수학
신경망 시작 하기
다층 신경망 이해
주요 케라스 문법
합성곱 신경망 이해
순환 신경망 이해
섹션 (1) 딥러닝이란 무엇인가?
딥러닝의 등장 배경을 설명하고 개략적인 딥러닝 학습 방법을 소개 합니다.
섹션 (2) 딥러닝을 위한 수학
미분을 이용한 경사하강 알고리즘을 설명하고 최적의 가중치를 찾기 위한 과정을 설명 합니다.
섹션 (3) 신경망 시작 하기
신경망 구조를 설명하고 파이썬과 케라스를 이용하여 신경망을 구현합니다.
섹션 (4) 다층 신경망 이해
단층에서 다층으로 전이되는 과정을 설명하고 다층 신경망의 학습과정을 소개 합니다.
섹션 (5) 주요 케라스 문법
수업 스크린샷이나 예시 이미지, 도표 등 시각 자료를 활용하면 더욱 매력적인 소개를 만들 수 있어요.
섹션 (6) 합성곱 신경망 이해
비전 분야에서 중요한 합성곱 신경망(CNN)에 대해 설명하고 케라스를 이용해 합성곱 신경망을 구현 합니다.
섹션 (7) 순환 신경망 이해
자연어 처리 분야에서 중요한 순환 신경망(RNN)에 대해 설명하고 케라스를 이용해 순환 신경망을 구현 합니다.
운영 체제 및 버전(OS): Windows 10,11
편집 도구 : Windows Anaconda, Jupyter Notebook
컴파일러 : Python 3.8
제공하는 학습 자료 형식 (PDF)
수업 시 ppt를 이용한 판서를 진행하고 이를 수업 자료(PDF)로 공유합니다.
본 과정을 듣기 위한 선수 지식 : 파이썬 기본
본 강의 동영상 사양 : FPS-60, 해상도-1280*720, 오디오 샘플 레이트-44,100
언제든 질문해 주시고, 강의는 새로운 기법이 나오면 수정될 수 있습니다.
강의 시 배포되는 학습 자료는 수업에만 참고 하시고 무단 배포는 금합니다.
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝의 원리가 궁금한 모든 분
케라스를 이용해 모델을 만들고 싶으신 분
케라스를 사용하지만 내부구조가 궁금한 분
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 기본
773
명
수강생
82
개
수강평
12
개
답변
4.9
점
강의 평점
9
개
강의
김정인 강사님은 오픈소스가 중요하다며
리눅스 커널 및 딥러닝의 구현 소스를 취미 삼아 매일 분석 하는 오픈 소스 매니아 입니다.
소스를 통해 이해 한다며 무작정 소스 분석으로 모든 원리를 이해하려 하므로
수강 시 소스 폭탄에 주의 해야 합니다.
강의문의 : jikim@imguru.co.kr
전체
45개 ∙ (13시간 47분)
해당 강의에서 제공:
3. 딥러닝 이란 무엇인가?
21:13
6. 선형 회귀 구현
17:42
7. 시그모이드 함수 1
15:10
8. 시그모이드 함수 2
15:23
9. 로지스틱 회귀 구현
14:42
10. 손실 그래프와 스케일링 1
14:39
11. 손실 그래프와 스케일링 2
18:08
12. 과대적합과 과소적합
13:50
13. 규제 방법 구현 1
22:27
14. 규제 방법 구현 2
14:42
15. 교차 검증 구현
13:47
16. 행렬 연산
24:34
17. 배치 경사 하강법 구현
17:49
21. 미니 배치 경사 하강법 구현
17:21
24. 케라스에 대하여
22:31
25. 순차 모델
18:31
26. 함수형 API
27:01
27. 훈련 평가 1
22:38
28. 훈련 평가 2
20:25
29. 훈련 평가 3
29:12
32. 저장 및 직렬화 1
20:53
33. 저장 및 직렬화 2
28:00
34. 전처리 레이어
16:55
35. 합성곱 연산 1
16:11
36. 합성곱 연산 2
17:26
37. 합성곱 연산 3
22:56
38. 합성곱 연산 4
17:03
39. 합성곱 연산 5
18:38
40. 합성곱 신경망 구현
16:34
43. RNN 이란?
13:14
44. RNN 구현
27:04
45. 다양한 자연어 처리 모델 구현
22:36
월 ₩17,600
5개월 할부 시
₩88,000
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