Course Outline

Neural Networks 소개

  1. Neural Networks이란 무엇인가요?
  2. 신경망 적용 현황은 어떤가요?
  3. Neural Networks 회귀 모델 비교
  4. 감독 및 비지도 학습

사용 가능한 패키지 개요

  1. nnet, 뉴럴넷 등
  2. 패키지와 itls 제한 사항의 차이점
  3. 신경망 시각화

적용 중 Neural Networks

  • 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
  • OCR 및 이미지 패턴 인식
  • 기타 애플리케이션
  • 상장기업의 주가를 예측하는 신경망 모델링 작업 구현

Requirements

모든 프로그래밍 언어로 프로그래밍하는 것이 좋습니다.

  14 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.

Price per participant

회원 평가 (3)

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