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딥러닝 개론


강좌 소개

수업목표

  • 딥러닝의 이론적 기반이 되는 신경망과 볼츠만 머신의 동작 원리와 학습 알고리즘을 설명할 수 있다.
  • CNN과 LSTM 등 딥러닝 분야에서 가장 많이 활용되는 아키텍처의 구조와 동작, 학습 알고리즘을 이해하며 응용 시스템의 구축에 활용할 수 있다.
  • GAN과 캡슐 네트워크를 포함한 최신 딥러닝 기술의 동향을 파악하고 그 이론적 요소를 설명할 수 있다.

학습 대상

  • 딥러닝(AI) 공학계열 전공자
  • 대학에서 관련 전공 수업을 듣는 학습자
  • 딥러닝에 새롭게 입문하려는 연구자 등

선수 요건

  • 딥러닝 개론은 정보통신공학부 임베디드 공학 3학년 전공교과목입니다.
  • 이 과목은 행렬/벡터, 미분 등과 같은 수학지식과 자료구조 등과 같은 컴퓨터 분야 전공기초 지식이 필요합니다.
  • ※ 공학계열 학생은 무리없이 수강할 수 있으나, 인문사회계열 학생이 수강하기에는 큰 어려움이 있을 것으로 생각됩니다. 인문사회계열 학생들은 위와 같은 점을 고려하시기 바랍니다.

강좌 계획

- '강좌계획 펼치기'를 클릭하신 후, 주차별 강의내용을 자세히 확인하시기 바랍니다.
 
주차 주차명 차시명 주요학습활동
1 머신러닝의 이해 머신러닝의 개요  
머신러닝의 방법론 학습정리 영상 
머신러닝의 성능 1주차 퀴즈
2 신경망 기초 신경망 개요  
활성화 함수 / 뉴럴 네트워크 구조 학습정리 영상
오류정정 학습법 2주차 퀴즈
3 퍼셉트론 퍼셉트론의 구조와 특징 심화 - 과제
퍼셉트론 학습 알고리즘 학습정리 영상
퍼셉트론 수렴성 3주차 퀴즈
4 신경망 이해 FNN 구조 이해 학습정리 영상
전방향 처리 생각나누기
FNN 응용 4주차 퀴즈
5 신경망 학습 역전파 학습 개념
역전파 학습 알고리즘 학습정리 영상
역전파 학습 알고리즘 분석 5주차 퀴즈
6 합성곱 신경망 (1) CNN 개요 심화 - 과제
CNN의 주요 구성요소 학습정리 영상
CNN의 구조 이해 6주차 퀴즈
7 합성곱 신경망 (2) 합성곱 계층의 순방향 처리 학습정리 영상
합성곱 계층의 역전파 학습 생각나누기
서브 샘플링 계층의 역전파 학습 7주차 퀴즈
8 중간고사 [이수증 발급 필수] 학습 중간 점검 설문  
9 순환 신경망 RNN 개요  
BPTT 학습 알고리즘 학습정리 영상
RTRL 학습 알고리즘 9주차 퀴즈
10 장단기 메모리 LSTM의 도입배경M 학습정리 영상
LSTM 기능과 동작 생각 나누기
LSTM 학습 알고리즘 10주차 퀴즈
11 에너지 기반 모델 (1) 합필드 네트워크 개요 학습정리 영상
합필드 네트워크 학습 생각 나누기
볼츠만 머신 개요 11주차 퀴즈
12 에너지 기반 모델 (2) 볼츠만 머신 학습 심화 - 과제
볼츠만 머신 개요 학습정리 영상
제한 볼츠만 머신 학습 12주차 퀴즈
13 GAN GAN 이해  
GAN 응용 (1) 학습정리 영상
GAN 응용 (2) 13주차 퀴즈
14 캡슐 네트워크 캡슐 네트워크 이해 학습정리 영상
최신 딥러닝 응용(1) 생각 나누기
최신 딥러닝 응용(2) 14주차 퀴즈
15 기말고사    

교수 소개

김희철 교수
김희철 교수
소속 : 대구대학교 정보통신대학 정보통신공학부 임베디드시스템 전공 교수
학력 : University of Southern California, Computer Engineering, Ph.D
경력 :(주)삼성전자 컴퓨터연구실 연구원, 삼성 SDS 수석연구원, 지식경제부 IT특화연구소 소장
          유비쿼터스-경북 협의회 의장, 대통령 직속 정책기획위원회 자문위원, 대함민국 국회 4차 산업혁명 특별위원회 자문위원 역임
저서 : 『4차 산업혁명의 실체』 북랩(2017)

Teaching Assistant 소개

임태균 튜터
대구대학교 정보통신대학 정보통신공학 컴퓨터및통신 전공 박사과정 수료
E-mail:tglim@daegu.ac.kr
이윤겸 튜터
대구대학교 정보통신대학 정보통신공학 컴퓨터공학 전공 박사과정 졸업
E-mail:lmk8291@naver.com

강좌 수강 정보

평가항목 및 이수 기준

수업참여도
(OT, 대구대 필수사항, 생각 나누기, 중간 점검 설문 참여 등)
주차별 퀴즈 과제
(에세이제출)
중간고사 기말고사
5% 25% 20% 25% 25%

※ 이수 기준 : 평가항목별 점수 합계 60점 이상

대구대 학생 최종 학점 기준

이수증 발급 총점 대구대 스마트LMS 과제 오프라인 중간고사 오프라인 기말고사
20% 20% 30% 30%

학점기준 변경되었습니다.(18.8.31)

※ 최종 학점 발급: 이수증 미 발급시 성적이 부여되지 않습니다.

교재

주차별 강의자료 제공


강좌 소개 영상



강좌 소개 영상 보기(자막 제공) 바로가기

  1. 분야

    공학
  2. 운영기관

    대구대학교
  3. 총 주차

    15주
  4. 주간 학습권장시간

    03시간 00분
  5. 강좌 번호

    DGU_006k
  6. 강좌 운영 기간

    2018.09.05~2018.12.24
  7. 수강 신청 기간

    2018.09.05~2018.11.18
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