Course Outline

기본 사항

  • 컴퓨터가 생각할 수 있는지 여부?
  • 문제 해결을 위한 명령적이고 선언적인 접근 방식
  • 인공지능에 대한 목적 베단
  • 인공지능의 정의. 튜링 테스트. 기타 결정 요인
  • 지능형 시스템 개념의 개발
  • 가장 중요한 성과와 발전방향

Neural Networks

  • 기본 사항
  • 뉴런과 신경망의 개념
  • 단순화된 뇌 모델
  • 기회 뉴런
  • XOR 문제와 값 분포의 성격
  • S자형의 다형성 특성
  • 기타 기능 활성화
  • 신경망 구축
  • 뉴런 연결의 개념
  • 노드로서의 신경망
  • 네트워크 구축
  • 뉴런
  • 레이어
  • 저울
  • 입력 및 출력 데이터
  • 범위 0~1
  • 표준화
  • 학습중 Neural Networks
  • 역방향 전파
  • 단계 전파
  • 네트워크 훈련 알고리즘
  • 적용 범위
  • 견적
  • 에 의한 근사 가능성에 대한 문제
  • XOR 문제
  • 숫자 카드 맞추기 놀이?
  • 주식
  • OCR 및 이미지 패턴 인식
  • 기타 애플리케이션
  • 상장기업의 주가를 예측하는 신경망 모델링 작업 구현

오늘의 문제

  • 조합 폭발 및 게임 문제
  • 다시 튜링 테스트
  • 컴퓨터의 능력에 대한 과도한 자신감
  7 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (3)

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