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  • 주제분류
    공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
  • 강의학기
    2021년 1학기
  • 조회수
    6,663
  •  
강의계획서
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인공지능의 핵심인 신경망과 딥러닝의 학습을 통해 인공지능의 전반적인 개념을 이해하고, 다양한 개발 도구를 통해 실제 프로그래밍을 수행할 수 있다.

다양한 신경망 모델의 학습을 통해 실무 환경에서 적용 가능한 최적의 모델 선택과 개발 및 구현을 통해 실제에 활용할 수 있다.

4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능의 학습을 통해 사회 전반에서 필요한 분야에 대해 적재적소로 적용 및 활용하도록 능력을 배양할 수 있다.
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1. 비디오 AI 모델 개발의 개요 1. AI 모델개발의 소개 2. 기계 학습과 심층 학습 개요 소스URL
비디오 선형대수의 개요 1. 벡터와 행렬 2. 역행렬과 행렬 분해 3. 선형 결합과 벡터공간 소스URL
비디오 확률과 통계의 개요 1. 확률과 베이즈 정리 2. 확률 분포 소스URL
2. 비디오 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론의 개요 1. 퍼셉트론의 개요 2. 다층 퍼셉트론의 개요 소스URL
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비디오 공간 변환의 이해 1. 공간 변환의 이해 2. 선형 인자 모델/오토인코더/매니폴드의 개념 소스URL
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5. 비디오 준지도 학습의 개요 1. 준지도 학습의 원리 2. 준지도 학습의 알고리듬 소스URL
비디오 전이 학습의 개요 1. 과업 전이 2. 도메인 전이 소스URL
비디오 순차 데이터의 개요 1. 순차 데이터의 표현 2. 순차 데이터의 특성 소스URL
6. 비디오 순환 신경망의 개요 1. 순환 신경망의 개요 2. 순환 신경망의 구조 소스URL
비디오 순환 신경망의 응용(1) 1. 장기 문맥의 의존성 2. LSTM 소스URL
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비디오 정책과 가치 함수 1. MDP와 정책 2. 가치 함수 소스URL
비디오 동적 프로그래밍 1. 정책 반복 알고리듬 2. 가치 반복 알고리듬 소스URL
8. 비디오 점검하기 1주에서 7주차까지의 내용 점검 소스URL
9. 비디오 몬테카를로 방법 1. 훈련 집합의 수집과 정책 평가 2. 최적 정책 탐색 소스URL
비디오 시간차 학습 1. 시간차 학습의 정책 평가 2. Sarsa와 Q-학습 소스URL
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10. 비디오 텐서플로우 개발 환경과 예제 실습 1. 텐서플로우 개발 환경 설치 2. 기본 예제 실습 소스URL
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비디오 예제 : K-Means 군집화 1. K-Means 알고리듬 개요 2. K-Means 알고리듬 실습 소스URL
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