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인공지능의역사 (Part-I) | 인공지능의 역사와 발전 단계에서의 중요 인물들에 대해 살펴본다. |  |
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인공지능의역사 (Part-II) | 인공지능의 역사와 발전 단계에서의 중요 인물들에 대해 살펴본다. | |
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벡터.행렬.편미분.전미분.최적화 | 인공지능의 이론적 이해에 기본이 되는 수학들에 대해 살펴본다. | |
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선형회귀 (1) | 선형회귀 문제를 해석적으로 푸는 방법과 수치적으로 푸는 방법에 대해 알아본다 | |
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선형회귀 (2) | 선형회귀 문제에 대한 심화 개념들에 대해 알아본다. | |
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로지스틱회귀 (1) | 로지스틱회귀 문제를 수치적으로 푸는 방법에 대해 알아본다 | |
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로지스틱회귀 (2) | 로지스틱회귀 문제에 대한 심화 개념들에 대해 알아보고, 이를 이용하여 멀티클래스 분류기를 설계해 본다. | |
| 4. | |
서포트벡터머신 (1) | 서포트 벡터 머신에 대해 알아본다 | |
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서포트벡터머신 (2) | 서포트 벡터 머신에 관련된 심화 개념들에 대해알아본다 | |
| 5. | |
인공신경망 (1) | 인공신경망의 기본이론인 퍼셉트론 구조에 대해 알아본다. | |
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인공신경망 (2) | 다층신경망과 그의 학습 이론인 역전파알고리즘에 대해 소개한다 | |
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인공신경망 (3) | 계산그래프에 대해 알아본다. | |
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인공신경망 (4) | 실제 인공신경망을 이용한 분류기 설계에 필요한 트레이닝 노하우에 대해 소개한다. 다음 주제인 합성곱 신경망에 대해 살펴본다. | |
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DNN/CNN/RNN 트레이닝을 위한 배경지식 | DNN/CNN/RNN 트레이닝을 위한 트레이닝 노하우를 소개한다 | |
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Data Augmentation 기법 소개 | 널리 쓰이는 데이터 증강 기법에 대해 소개한다 | |
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결정트리 | 기호주의를 대표하는 결정트리 기반 알고리즘들과 그 핵심 원리에 대해 배운다 | |
대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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