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오리엔테이션 | ![]() |
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사전진단체크리스트 | ![]() ![]() |
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1. | ![]() |
케라스 시작하기 | 케라스 소개 | ![]() |
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케라스 시작하기 | 케라스 소개 | ![]() ![]() |
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케라스 시작하기 | 케라스 설치/사용(이론) | ![]() |
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케라스 시작하기 | 케라스 설치/사용(이론) | ![]() ![]() |
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케라스 시작하기 | 케라스 설치/사용(실습) | ![]() |
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케라스 시작하기 | 케라스 설치/사용(실습) | ![]() ![]() |
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2. | ![]() |
ANN(인공신경망) | ANN 원리 | ![]() |
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ANN(인공신경망) | ANN 원리 | ![]() ![]() |
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ANN(인공신경망) | 필기체를 구분하는 분류 ANN 구현 | ![]() |
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ANN(인공신경망) | 필기체를 구분하는 분류 ANN 구현 | ![]() ![]() |
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ANN(인공신경망) | 시계열 데이터를 예측하는 회귀 ANN 구현 | ![]() |
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ANN(인공신경망) | 시계열 데이터를 예측하는 회귀 ANN 구현 | ![]() ![]() |
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3. | ![]() |
DNN(심층신경망) | DNN 원리 | ![]() |
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DNN(심층신경망) | DNN 원리 | ![]() ![]() |
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DNN(심층신경망) | 필기체를 구분하는 분류 DNN 구현 | ![]() |
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DNN(심층신경망) | 필기체를 구분하는 분류 DNN 구현 | ![]() ![]() |
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DNN(심층신경망) | 컬러 이미지를 분류하는 DNN 구현 | ![]() |
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DNN(심층신경망) | 컬러 이미지를 분류하는 DNN 구현 | ![]() ![]() |
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4. | ![]() |
CNN(합성곱신경망) | CNN 원리 | ![]() |
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CNN(합성곱신경망) | CNN 원리 | ![]() ![]() |
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CNN(합성곱신경망) | 필기체를 구분하는 분류 CNN 구현 | ![]() |
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CNN(합성곱신경망) | 필기체를 구분하는 분류 CNN 구현 | ![]() ![]() |
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CNN(합성곱신경망) | 컬러 이미지를 분류하는 CNN 구현 | ![]() |
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CNN(합성곱신경망) | 컬러 이미지를 분류하는 CNN 구현 | ![]() ![]() |
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5. | ![]() |
RNN(순환신경망) | RNN 원리 | ![]() |
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RNN(순환신경망) | RNN 원리 | ![]() ![]() |
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RNN(순환신경망) | 문장을 판별하는 LSTM 구현 | ![]() |
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RNN(순환신경망) | 문장을 판별하는 LSTM 구현 | ![]() ![]() |
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RNN(순환신경망) | 시계열 데이터를 예측하는 LSTM 구현 | ![]() |
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RNN(순환신경망) | 시계열 데이터를 예측하는 LSTM 구현 | ![]() ![]() |
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6. | ![]() |
AE(오토인코더) | AE의 원리 | ![]() |
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AE(오토인코더) | AE의 원리 | ![]() ![]() |
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AE(오토인코더) | 완전 연결 계층을 이용한 AE 구현 | ![]() |
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AE(오토인코더) | 완전 연결 계층을 이용한 AE 구현 | ![]() ![]() |
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AE(오토인코더) | 합성곱 계층을 이용한 AE 구현 | ![]() |
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AE(오토인코더) | 합성곱 계층을 이용한 AE 구현 | ![]() ![]() |
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7. | ![]() |
UNET(유넷) | UNET 원리 | ![]() |
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UNET(유넷) | UNET 원리 | ![]() ![]() |
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UNET(유넷) | 컬러 복원 처리를 위한 UNET 구현 | ![]() |
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UNET(유넷) | 컬러 복원 처리를 위한 UNET 구현 | ![]() ![]() |
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UNET(유넷) | Image Segmentation을 위한 UNET 구현 | ![]() |
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UNET(유넷) | Image Segmentation을 위한 UNET 구현 | ![]() ![]() |
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8. | ![]() |
중간평가 | 1~4주 학습정리 | ![]() |
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중간평가 | 5~7주 학습정리 | ![]() |
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중간평가 | 직무능력 점검하기 | ![]() ![]() |
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사전진단체크리스트 | ![]() ![]() |
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9. | ![]() |
GAN(생성적 적대 신경망) | GAN 원리 | ![]() |
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GAN(생성적 적대 신경망) | GAN 원리 | ![]() ![]() |
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GAN(생성적 적대 신경망) | 완전 연결 계층 GAN 구현 | ![]() |
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GAN(생성적 적대 신경망) | 완전 연결 계층 GAN 구현 | ![]() ![]() |
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GAN(생성적 적대 신경망) | 합성곱 계층 GAN 구현 | ![]() |
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GAN(생성적 적대 신경망) | 합성곱 계층 GAN 구현 | ![]() ![]() |
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10. | ![]() |
심층강화학습 | 강화 학습의 원리 | ![]() |
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심층강화학습 | 강화 학습의 원리 | ![]() ![]() |
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심층강화학습 | Q-러닝 구현 | ![]() |
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심층강화학습 | Q-러닝 구현 | ![]() ![]() |
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심층강화학습 | 심층 Q-네트워크(DQN) | ![]() |
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심층강화학습 | 심층 Q-네트워크(DQN) | ![]() ![]() |
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11. | ![]() |
발전된 CNN | VGGNet, ResNet 원리 | ![]() |
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발전된 CNN | VGGNet, ResNet 원리 | ![]() ![]() |
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발전된 CNN | VGGNet 구현 | ![]() |
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발전된 CNN | VGGNet 구현 | ![]() ![]() |
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발전된 CNN | ResNet 구현 | ![]() |
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발전된 CNN | ResNet 구현 | ![]() ![]() |
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12. | ![]() |
발전된 GAN 모델 | 발전된 여러 GAN 모델의 원리 | ![]() |
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발전된 GAN 모델 | 발전된 여러 GAN 모델의 원리 | ![]() ![]() |
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발전된 GAN 모델 | 필기체를 생성하는 WGAN과 CGAN 구현 | ![]() |
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발전된 GAN 모델 | 필기체를 생성하는 WGAN과 CGAN 구현 | ![]() ![]() |
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발전된 GAN 모델 | 필기체를 생성하는 ACGAN과 InfoGAN 구현 | ![]() |
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발전된 GAN 모델 | 필기체를 생성하는 ACGAN과 InfoGAN 구현 | ![]() ![]() |
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13. | ![]() |
발전된 RNN 모델 | 발전된 RNN 모델의 원리 | ![]() |
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발전된 RNN 모델 | 발전된 RNN 모델의 원리 | ![]() ![]() |
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발전된 RNN 모델 | 시계열 데이터를 예측하는 GRU 구현 | ![]() |
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발전된 RNN 모델 | 시계열 데이터를 예측하는 GRU 구현 | ![]() ![]() |
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발전된 RNN 모델 | Convolutional RNN 구현 | ![]() |
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발전된 RNN 모델 | Convolutional RNN 구현 | ![]() ![]() |
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14. | ![]() |
케라스 응용 | 케라스의 다양한 응용 기능 | ![]() |
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케라스 응용 | 케라스의 다양한 응용 기능 | ![]() ![]() |
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케라스 응용 | 케라스 응용 기능 실습(1) | ![]() |
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케라스 응용 | 케라스 응용 기능 실습(1) | ![]() ![]() |
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케라스 응용 | 케라스 응용 기능 실습(2) | ![]() |
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케라스 응용 | 케라스 응용 기능 실습(2) | ![]() ![]() |
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15. | ![]() |
기말평가 | 9~11주 학습정리 | ![]() |
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기말평가 | 12~14주 학습정리 | ![]() |
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기말평가 | 직무능력 점검하기 | ![]() ![]() |