전체교육일정
교육목표
- 신경망을 이용하여 Regression/ Classification 문제를 프로그램 구현을 통해 해결
- Perceptron네트워크 이해 및 구축
- 복잡하고 고차원적인 문제를 해결 방법 학습
- Gradient Decendent를 통해 최적화된 parameter 찾는 방법
- Sigmoid, Relu, Tanh 함수 등에 관한 학습
수강대상
- R을 기본지식을 습득하고 있는 자
- 딥러닝에 대해 전반적인 이론을 알아야 하는 PM
- 예측이 필요한 분석가
강의내용
Module- DeepLearning 기본이해
- DeepLearning 이론/구성요소
- 데이터 성능평가
- 데이터 분석
- Linear Regression 실습
Module - Neual Network기본
- Intro to ANN (Artificial Neural Networks)
- Perceptron & Backpropagation
- Vanishing Gradient Problem
- Activation Functions
- Optimization
- Loss function
Module - R-CNN
- CNN (Convolutional Neural Networks) 개념 / 특징 / 구조
- Convolutional layers
- Activation
- Pooling
- Batch Normalization
- Dropout