과정 소개
1. AI, 머신러닝, 딥러닝의 주요 개념과 구조 이해하기 - 딥러닝입문자들을 위해서 AI(Artificial Intelligence), Machine Learning, Deep Learning의 주요 개념과 구조를 이해하기 쉽게 설명
2. 딥러닝(Deep Learning)의 활용 - 딥러닝 프레임워크 Keras 구조, 설치 및 실행 방법을 설명 - MLP(Multi Layer Perceptron) 실습
- CNN(Convolution Neural Network) 활용 사례 설명
- RNN(Recurrent Neural Network) 실습 및 코드 리뷰
- 강화학습(Reinforcement Learning) 개념 설명
커리큘럼 총 10차시
- 1차시인공지능(AI)
- 2차시Machine Learning Algorithm
- 3차시Neural Network Architecture
- 4차시DeepLearning Framework
- 5차시Multi Layer Perceptron
- 6차시Convolution Neural Network
- 7차시CNN을 통한 이미지 분류
- 8차시Recurrent Neural Network(RNN)
- 9차시Generative Adversarial Network(GAN)
- 10차시강화학습(Reinforcement Learning)
수료 기준 · 유의사항
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 과 과정별 수료 처리 조건을 확인해 주세요.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 과정에 설정된 평가와 응시 조건은 내 강의실에서 확인할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.