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인공지능

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딥러닝 · 머신러닝

케라스를 이용한 딥러닝

딥러닝 학습 원리를 이해 하고 케라스를 이용하여 모델, 레이어, 최적화 기술을 사용하여 신경망 구축 및 훈련의 복잡성을 단순화 하는 과정을 설명 합니다.

12명 이 수강하고 있어요.

딥러닝KerasCNNRNN
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초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 딥러닝 이란 무엇인가?

  • 딥러닝을 위한 수학

  • 신경망 시작 하기

  • 다층 신경망 이해

  • 주요 케라스 문법

  • 합성곱 신경망 이해

  • 순환 신경망 이해

딥러닝의 학습 알고리즘을 이해하고 이를 간결하게 구현할 수 있는 Keras의 세계에 빠져 보세요. 필요한 모델을 쉽게 구현할 수 있습니다.

학습 내용

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섹션 (1) 딥러닝이란 무엇인가?

딥러닝의 등장 배경을 설명하고 개략적인 딥러닝 학습 방법을 소개 합니다.

섹션 (2) 딥러닝을 위한 수학

미분을 이용한 경사하강 알고리즘을 설명하고 최적의 가중치를 찾기 위한 과정을 설명 합니다.

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섹션 (3) 신경망 시작 하기

신경망 구조를 설명하고 파이썬과 케라스를 이용하여 신경망을 구현합니다.

섹션 (4) 다층 신경망 이해

단층에서 다층으로 전이되는 과정을 설명하고 다층 신경망의 학습과정을 소개 합니다.

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섹션 (5) 주요 케라스 문법

수업 스크린샷이나 예시 이미지, 도표 등 시각 자료를 활용하면 더욱 매력적인 소개를 만들 수 있어요.

섹션 (6) 합성곱 신경망 이해

비전 분야에서 중요한 합성곱 신경망(CNN)에 대해 설명하고 케라스를 이용해 합성곱 신경망을 구현 합니다.

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섹션 (7) 순환 신경망 이해

자연어 처리 분야에서 중요한 순환 신경망(RNN)에 대해 설명하고 케라스를 이용해 순환 신경망을 구현 합니다.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 운영 체제 및 버전(OS): Windows 10,11

  • 편집 도구 : Windows Anaconda, Jupyter Notebook

  • 컴파일러 : Python 3.8

학습 자료

  • 제공하는 학습 자료 형식 (PDF)

  • 수업 시 ppt를 이용한 판서를 진행하고 이를 수업 자료(PDF)로 공유합니다.

선수 지식 및 유의 사항

  • 본 과정을 듣기 위한 선수 지식 : 파이썬 기본

  • 본 강의 동영상 사양 : FPS-60, 해상도-1280*720, 오디오 샘플 레이트-44,100

  • 언제든 질문해 주시고, 강의는 새로운 기법이 나오면 수정될 수 있습니다.

  • 강의 시 배포되는 학습 자료는 수업에만 참고 하시고 무단 배포는 금합니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝의 원리가 궁금한 모든 분

  • 케라스를 이용해 모델을 만들고 싶으신 분

  • 케라스를 사용하지만 내부구조가 궁금한 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 기본

안녕하세요
김정인입니다.

수강생 수

513

수강평 수

41

강의 평점

4.9

강의 수

9

김정인 강사님은 오픈소스가 중요하다며

리눅스 커널 및 딥러닝의 구현 소스를 취미 삼아 매일 분석 하는 오픈 소스 매니아 입니다.

소스를 통해 이해 한다며 무작정 소스 분석으로 모든 원리를 이해하려 하므로

수강 시 소스 폭탄에 주의 해야 합니다.

 

강의문의 : jikim@imguru.co.kr

커리큘럼

전체

45개 ∙ (13시간 47분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

  • 강의 교재

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!