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    강좌소개

    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.
     
    주차주차명차시명주요학습활동
    1머신러닝의 이해 머신러닝의 개요 
    머신러닝의 방법론학습정리 영상 
    머신러닝의 성능1주차 퀴즈
    2신경망 기초 신경망 개요 
    활성화 함수 / 뉴럴 네트워크 구조학습정리 영상
    오류정정 학습법2주차 퀴즈
    3퍼셉트론퍼셉트론의 구조와 특징심화 - 과제
    퍼셉트론 학습 알고리즘학습정리 영상
    퍼셉트론 수렴성3주차 퀴즈
    4신경망 이해FNN 구조 이해학습정리 영상
    전방향 처리생각나누기
    FNN 응용4주차 퀴즈
    5신경망 학습역전파 학습 개념
    역전파 학습 알고리즘학습정리 영상
    역전파 학습 알고리즘 분석5주차 퀴즈
    6합성곱 신경망 (1)CNN 개요심화 - 과제
    CNN의 주요 구성요소학습정리 영상
    CNN의 구조 이해6주차 퀴즈
    7합성곱 신경망 (2)합성곱 계층의 순방향 처리학습정리 영상
    합성곱 계층의 역전파 학습생각나누기
    서브 샘플링 계층의 역전파 학습7주차 퀴즈
    8 중간고사[이수증 발급 필수] 학습 중간 점검 설문 
    9순환 신경망RNN 개요 
    BPTT 학습 알고리즘학습정리 영상
    RTRL 학습 알고리즘9주차 퀴즈
    10장단기 메모리LSTM의 도입배경M학습정리 영상
    LSTM 기능과 동작생각 나누기
    LSTM 학습 알고리즘10주차 퀴즈
    11에너지 기반 모델 (1)합필드 네트워크 개요학습정리 영상
    합필드 네트워크 학습생각 나누기
    볼츠만 머신 개요11주차 퀴즈
    12에너지 기반 모델 (2)볼츠만 머신 학습심화 - 과제
    볼츠만 머신 개요학습정리 영상
    제한 볼츠만 머신 학습12주차 퀴즈
    13GANGAN 이해 
    GAN 응용 (1)학습정리 영상
    GAN 응용 (2)13주차 퀴즈
    14캡슐 네트워크캡슐 네트워크 이해학습정리 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

    운영부서
    원격교육지원센터
    E-mail:DGUk@daegu.ac.kr

    강좌 수강 정보

    평가항목 및 이수 기준

    주차별 퀴즈과제
    (에세이제출)
    중간고사기말고사
    25%25%25%25%

    ※ 이수 기준 : 평가항목별 점수 합계 60점 이상

    교재

    주차별 강의자료 제공


    강좌 소개 영상



    강좌 소개 영상 보기(자막 제공) 바로가기

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공심화

    운영기관 대구대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 50시간 00분 (23시간 02분)

    수강신청기간 23.03.02 ~ 23.06.01

    강좌운영기간 23.03.06 ~ 23.06.14

    전화번호 053-850-5542

    자막언어 -

    강좌언어 한국어(ko)

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