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Course Outline
- 신경망 및 딥러닝 개요 머신러닝(ML)의 개념 신경망과 딥러닝이 필요한 이유는 무엇입니까? 다양한 문제 및 데이터 유형에 대한 네트워크 선택 신경망 학습 및 검증 신경망과 로지스틱 회귀 비교 신경망 신경망에 대한 생물학적 영감 신경망 – 뉴런, 퍼셉트론 및 MLP(Multilayer Perceptron 모델) 학습 MLP – 역전파 알고리즘 활성화 함수 – 선형, 시그모이드 , Tanh, Softmax 예측 및 분류에 적합한 손실 함수 매개변수 – 학습률, 정규화, 추진력 Python에서 신경망 구축 Python에서 신경망 성능 평가 딥 네트워크의 기초 딥러닝이란? 심층 네트워크 아키텍처 – 매개변수, 레이어, 활성화 함수, 손실 함수, 솔버 제한된 볼츠만 머신(RBM) 오토인코더 딥 네트워크 아키텍처 DBN(심층 신뢰 네트워크) – 아키텍처, 애플리케이션 오토인코더 제한된 볼츠만 머신 컨볼루셔널 신경망 재귀 신경망 순환 신경망 개요 Python에서 사용 가능한 라이브러리 및 인터페이스 Caffee Theano Tensorflow Keras Mxnet 문제에 적합한 라이브러리 선택 Python에서 딥 네트워크 구축 주어진 문제에 적합한 아키텍처 선택 하이브리드 딥 네트워크 네트워크 학습 – 적절한 라이브러리, 아키텍처 정의 네트워크 튜닝 – 초기화, 활성화 기능 , 손실 함수, 최적화 방법 과적합 방지 – 심층 네트워크의 과적합 문제 감지, 정규화 심층 네트워크 평가 Python의 사례 연구 이미지 인식 – CNN Autoencoders를 사용한 이상 징후 감지 RNN을 사용한 시계열 예측 Autoencoder를 사용한 차원 감소 RBM을 사용한 분류
Requirements
기계 학습, 시스템 아키텍처 및 프로그래밍 언어에 대한 지식/감상이 바람직합니다.
14 Hours
