| 강의제목 | 구글 텐서플로우로 배우는 필수 딥러닝 알고리즘 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| 구분 | 경북대 / 설계강좌 / 초급 / 이론+실습 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 강의시간 | 12시간 14분 | 열람기간 | 15일 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 이용료(일반) | 36,000원 | 이용료(학생) | 24,000원 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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[강의목표] 4차 산업혁명의 핵심인 딥러닝 기술의 필수 알고리즘들을 배우고, 이들의 구현을 위해 가장 많이 쓰이는 구글의 텐서플로우 언어로 프로그래밍 실습을 진행한다. 실제 빅데이터를 이용한 텐서플로우 코딩 실습을 통해 수강생들의 딥러닝 알고리즘의 이해를 돕고, 관련 업무를 수행하거나 교육할 수 있는 수준을 목표로 한다.
[강의개요] 1. 딥러닝이 4차 산업혁명에서 수행하는 역할과 그 의미를 배운다. 2. 텐서플로우의 장점을 소개하며, 설치를 직접 해본다. 3. Linear regression 이론 및 텐서플로우 코딩 실습을 진행한다. 4. Perceptron 이론 및 텐서플로우 코딩 실습을 진행한다. 5. Multi-layer Perceptron 이론 및 텐서플로우 코딩 실습을 진행한다. 6. Softmax Image Recognition 이론 및 텐서플로우 코딩 실습을 진행한다. 7. Convolutional Neural Network 이론 및 텐서플로우 코딩 실습을 진행한다. 8. Recurrent Neural Network 이론 및 텐서플로우 코딩 실습을 진행한다.
♦ 1일차 오후 강의(약 3시간)와 2일차 오전 강의(약 1시간)는 강의 녹화 시스템 오디오문제로 업로드하지 못하였습니다. 참고하시어 수강신청하시기 바랍니다. ♦
담당자 연락처
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| 강의자료 |
LIM-KNU-IDEC-2018.pdf |
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