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인공지능기술응용 진행중 이수증
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인공지능기술응용
참여기관 목록
강좌소개
수업계획서
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | 파이토치 기초 | 1-1 | 파이썬 또는 아나코다 설치하기 | 퀴즈 |
1-2 | CUDA, CuDNN 설치하기 | |||
1-3 | 반드시 알아야 하는 파이토치 스킬 | |||
2 | AI Background | 1-1 | 인공지능의 정의와 사례 | 퀴즈 |
1-2 | 파이토치 및 머신러닝의 정의와 종류 | |||
1-3 | 과적합 | |||
3 | 인공 신경망 | 1-1 | 인공 신경망 기초 | 퀴즈 |
1-2 | 인공 신경망 예제 | |||
1-3 | 성능 지표 | |||
4 | 딥러닝 기초 | 1-1 | 딥러닝 정의 및 종류 | 퀴즈 및 과제 |
1-2 | Dropout & Activation | |||
1-3 | Normalization | |||
5 | 딥러닝 알고리즘 | 1-1 | Initialization | 퀴즈 |
1-2 | Optimizer | |||
1-3 | AutoEncoder | |||
6 | 컴퓨터 비전 | 1-1 | MLP 설계 | 퀴즈 |
1-2 | CNN 설계 | |||
1-3 | Data Augmentation | |||
7 | Transfer Learning | 1-1 | CNN Architecture | 퀴즈 |
1-2 | CNN 실습 | |||
1-3 | Transfer Learning | |||
8 | 중간고사 | |||
9 | 자연어처리 | 1-1 | Data & Task:어떤 데이터가 있을까? | 퀴즈 |
1-2 | Corpus & OOV | |||
1-3 | Tokenization | |||
10 | 자연어 처리 실습 | 1-1 | Word Embedding | 퀴즈 및 과제 |
1-2 | 자연어 처리 모델 | |||
1-3 | 자연어 처리 실습 | |||
11 | AutoML 및 컴퓨터 비전 응용 | 1-1 | Auto ML | 퀴즈 |
1-2 | Object Detection | |||
1-3 | Object Segmentation | |||
12 | 고급 딥러닝 응용 | 1-1 | GAN | 퀴즈 |
1-2 | Domain Adaption | |||
1-3 | Continual Learning | |||
13 | AI 메타학습과 모델 운영 기초 | 1-1 | Meta Learning | 퀴즈 |
1-2 | 강화학습 | |||
1-3 | 모델 서빙 & Flask | |||
14 | 모델 서빙 | 1-1 | Django & Postman | 퀴즈 |
1-2 | Docker 개념 & 기본 실습 | |||
1-3 | Docker를 이용한 모델 배포 | |||
15 | 기말고사 | |||
강좌운영진
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구영현 교수현) 세종대학교 인공지능데이터사이언스학과 교수
한국방송미디어공학회 협동이사
국제인공지능학회 이사
(주)유온로보틱스 비상근이사 -
권민정 (학습지원)
문의 : kmjeo122@gmail.com
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박향화 (학습지원)
문의 : hianghua729@gmail.com
자주묻는질문
Q 강좌 이수 기준이 어떻게 되나요?
A 이수 기준 총점 60점 이상입니다.
Q 평가 계획은 어떻게 되나요?
A △퀴즈(13회, 20%) △과제(2회, 20%) △중간고사(1회, 20%) △기말고사(1회, 40%)
기타·문의처
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