Course Outline

신경망 Neural Networks 소개

  1. Neural Networks란 무엇인가
  2. 현재 신경망 적용 현황
  3. Neural Networks와 회귀 모델 비교
  4. 지도 학습과 비지도 학습

사용 가능한 패키지 개요

  1. nnet, neuralnet 및 기타 패키지
  2. 패키지 간의 차이점과 제한 사항
  3. 신경망 시각화

신경망 Neural Networks 적용

  • 뉴런과 신경망의 개념
  • 뇌의 간소화된 모델
  • 기회 뉴런
  • XOR 문제와 값 분포의 특성
  • 시그모이드 함수의 다형성
  • 기타 활성화 함수
  • 신경망 구축
  • 뉴런 연결 개념
  • 신경망 노드
  • 신경망 구성
  • 뉴런
  • 척도
  • 입력 및 출력 데이터
  • 0에서 1까지의 범위
  • 정규화
  • 신경망 학습
  • 역전파
  • 전파 단계
  • 신경망 학습 알고리즘
  • 적용 범위
  • 추정
  • 근사화 가능성 문제
  • 예시
  • OCR 및 이미지 패턴 인식
  • 기타 응용 프로그램
  • 신경망 모델링 작업 구현을 통한 상장 주식 가격 예측

Requirements

Programming 권장되는 모든 프로그래밍 언어에서

 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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