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참여기관 목록
강좌소개
- 딥러닝의 기초 이론과 구현 방법에 대해 상세히 공부하도록 한다.
- 딥러닝의 기본적인 동작 원리를 공부하고 다양한 예제들을 통하여 동작 과정을 이해한다.
학습목표
딥러닝과 관련된 다양한 기초 지식을 공부한다.
공부한 내용을 텐서플로우 프레임워크(TensorFlow Framework)를 사용하여 파이썬 코드(Python Code)로 직접 구현해보도록 한다.
딥러닝의 전반적인 지식을 얻고, 이를 실제 데이터셋에 적용할 수 있게 됨으로써 전문가로서 한층 성장해 나간다.
이수 및 평가기준
- 평가방법 : 매 강좌 끝에 있는 퀴즈 평가
- 총 100점 중 60점 이상 충족 시 이수증 발급
수업계획서
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | 기계학습 소개, 딥러닝 기초수학 | 1-1 | 기계학습 소개 | 퀴즈 |
1-2 | 구글 코랩(Colab) 실행하기 | 퀴즈 | ||
1-3 | 딥러닝을 위한 기초 수학 | 퀴즈 | ||
2 | 선형회귀와 로지스틱 회귀 | 1-1 | 선형회귀 | 퀴즈 |
1-2 | 다중선형회귀 | 퀴즈 | ||
1-3 | 로지스틱 회귀 | 퀴즈 | ||
3 | 딥러닝 기초이론 | 1-1 | 인공신경망 | 퀴즈 |
1-2 | 오차 역전파 | 퀴즈 | ||
1-3 | 활성화 함수 | 퀴즈 | ||
4 | 딥러닝 기본예제 살펴보기 | 1-1 | 신경망 모델 만들기 | 퀴즈 |
1-2 | 이진분류 예제 (피마인디언 당뇨병 예측하기) | 퀴즈 | ||
1-3 | 다중분류 예제(붓꽃 품종 분류하기) | 퀴즈 | ||
5 | 모델의 성능을 검증하고 향상시키기 | 1-1 | 모델을 훈련시키고 저장하기 | 퀴즈 |
1-2 | 검증셋과 테스트셋 사용하기 | 퀴즈 | ||
1-3 | 학습의 조기중단 | 퀴즈 | ||
6 | 합성곱 신경망 (CNN)의 이해 | 1-1 | 합성곱 신경망 1 | 퀴즈 |
1-2 | 합성곱 신경망 2 | 퀴즈 | ||
1-3 | 이미지넷 챌린지(ILSVRC Challenge) | 퀴즈 | ||
7 | 합성곱 신경망 (CNN)의 구현 | 1-1 | MNIST 데이터셋의 이해와 손글씨 분류하기 | 퀴즈 |
1-2 | CNN을 이용한 손글씨 분류하기 | 퀴즈 | ||
1-3 | 텐서보드 사용하기 | 퀴즈 | ||
8 | 순환신경망 (RNN) | 1-1 | 순환신경망의 이해 | 퀴즈 |
1-2 | LSTM을 이용한 로이터뉴스 분류하기 | 퀴즈 | ||
1-3 | LSTM과 CNN을 이용한 영화리뷰 분류 | 퀴즈 | ||
9 | 자연어 처리 (NLP) | 1-1 | 자연어처리 과정 이해하기 | 퀴즈 |
1-2 | 워드 임베딩 | 퀴즈 | ||
1-3 | 텍스트 분류 실습 | 퀴즈 | ||
10 | 트랜스포머/이미지 스타일 변환 | 1-1 | 트랜스포머를 이용한 자연어처리 | 퀴즈 |
1-2 | ChatGPT | 퀴즈 | ||
1-3 | 이미지 스타일 변환 | 퀴즈 | ||
11 | 적대적 생성 신경망 (GAN) | 1-1 | GAN의 동작원리 | 퀴즈 |
1-2 | Vanilla GAN 구현하기 | 퀴즈 | ||
1-3 | DCGAN 구현하기 | 퀴즈 | ||
12 | 다양한 GAN 모델과 이미지 스타일 변환 | 1-1 | ProGAN 구현하기 | 퀴즈 |
1-2 | CGAN과 CycleGAN | 퀴즈 | ||
1-3 | 변이형 오토인코더 (VAE) | 퀴즈 |
미리보기
강좌운영진
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최용훈 교수
현) 광운대학교 인공지능융합대학 로봇학부 교수
현) 광운대학교 지능형로봇혁신융합대학사업단 부단장
E-mail : yhchoi@kw.ac.kr