과정 소개
본 과정은 딥러닝 이론과 실습을 모두 다룰 수 있는 기초 강좌입니다.
딥러닝에 대해 전혀 모르시는 분 뿐만아니라 딥러닝 이론을 알고있으나 실습이 어려우신분들을 대상으로합니다.
CNN, RNN 이전 Vanila Network에 대해 실습합니다.
간단한 수학적 내용은 다루나 증명 수준에서 다루지 않습니다.
본 과정을 통해 딥러닝 이론에 대해 쉽게 배울 수 있으며, 실습을 통해 딥러닝 원리에 대해 이해하는 것을 목표로합니다.
커리큘럼 총 13차시
- 11. 강의 개요 및 실습환경
- 22. 파이썬 기초1
- 33. 파이썬 기초2
- 44. 파이썬 기초3
- 55. Tensorflow의 이해 1
- 66. Tensorflow의 이해 2
- 77. 머신러닝 이론 - 개념 및 용어
- 88. 머신러닝 원리 이해 - 선형 회귀
- 99. 머신러닝 원리 이해 - Optimization
- 1010. 인공 신경망의 이해1
- 1111. 인공 신경망의 이해2
- 1212. 딥러닝 실습 - Multi-Classification 문제
- 1313. 딥러닝 실습 - Regression 문제
훈련 진행 유의사항
- 본인인증 — 휴대폰 본인인증을 입과 시 (최초 1회), 진도학습 시 (1일 1회), 시험·과제·진행평가 시 수행합니다.
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 충족 시 수료 처리됩니다.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 진행단계평가·시험·과제가 있으며, 최종평가는 진도율 충족 + 진행평가 완료 후 응시할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.