신경망 핵심 이론과 실습
퍼셉트론부터 역전파까지, 신경망의 핵심 수학 이론을 체계적으로 학습하고 R 코드로 직접 구현합니다. 활성함수, 경사하강법, 다층신경망 등 딥러닝의 기초를 탄탄하게 다지며, 실제 데이터셋을 활용한 분류 문제 해결 능력을 키웁니다.
dnn
기본부터 실무까지 제시해주는 로드맵
아무것도 몰라도 따라오다 보면 전문가가 될 수 있어요!
퍼셉트론부터 역전파까지, 신경망의 핵심 수학 이론을 체계적으로 학습하고 R 코드로 직접 구현합니다. 활성함수, 경사하강법, 다층신경망 등 딥러닝의 기초를 탄탄하게 다지며, 실제 데이터셋을 활용한 분류 문제 해결 능력을 키웁니다.
DNN, CNN, RNN? 어려워보이는 전문 용어도 본 강의를 통해 딥러닝의 핵심 알고리즘을 완벽히 정리하여 실제로 활용해보는 딥러닝 실습 과정!
인공신경망 알고리즘을 이용해서 딥러닝 모델 및 CNN 모델을 만드는 방법을 소개합니다.
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