전체교육일정
교육개요
본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기초를 배우고, 신경망에 대해서 학습한다.
선수과목
- 리눅스 초급
- 파이썬 기본 문법
- Python을 이용한 필수 라이브러리
강의내용
[1일차]
Deep Learning 개요
- Deep feedforward network
* Feed-forward neural networks
* Computational graph and backpropagation
- Optimization for training deep models
- Regularization
[2일차]
Convolutional Networks
- CNN (Convolution Neural Networks)
* Convolutional layers
* Activation
* Pooling
* Batch Normalization
* Dropout
- AlexNet / VGGNet architecture
[3일차]
Recurrent neural networks Auto Encoder
- RNN (Recurrent Neural Networks)
* LSTM and gated recurrent units
* CTC
* Seq2Seq architectures
* Attention models
- AutoEncoder / Seq2Seq
- Complex Network Models / Representative models