바로가기

주메뉴

딥러닝 (Deep Learning)

  • 금오공과대학교
  • 김병만
  • 공유하기
  • 강의담기
  • 오류접수
  • 이용안내
강의사진
  • 주제분류
    공학 >기계ㆍ금속 >기계공학
  • 강의학기
    2018년 1학기
  • 조회수
    15,548
  •  
강의계획서
강의계획서
현재 이슈가 되고 있는 딥러닝에 대한 기본 개념 정립과 그 구현 방법을 소개. 이미지 처리에 널리 사용되는 다양한 CNN 신경망들과 시퀀스 학습에 사용되는 RNN과 그 변형들에 대해서도 소개. Tflearn 라이브러리를 사용하여 여러 딥러닝 모델들을 구현하는 방법도 소개

차시별 강의

PDF VIDEO SWF AUDIO DOC AX
1. 인공신경망1 인공신경망 개요, 퍼셉트론, 다층신경망 URL
2. 인공신경망2 경사하강법, 역전파 학습 알고리즘 URL
3. 인공신경망3 다층신경망과 scikit-learn 라이브러리 URL
4. 텐서플로우1 그래프 정의와 실행, 상수 URL
5. 텐서플로우2 데이터 타입, 변수, PlaceHolder, 변수 저장 및 읽기 URL
6. 텐서플로우3 Tflearn 라이브러리 사용하여 신경망 구축하기 URL
7. 심층신경망1 DNN 개요, 기울기 소멸 문제 및 폭증 문제와 그 해결책 URL
8. 심층신경망2 학습속도 저하 문제, 오버피팅 문제와 그 해결책 URL
9. 콘볼루션 신경망1 CNN (콘볼루션 신경망) 기본. 콘볼루션층, 풀링층 URL
10. 콘볼루션 신경망2 LeNet 5, ALexNet, VGGNet 구조 URL
11. 콘볼루션 신경망3 Residual Network 구조 URL
12. 콘볼루션 신경망4 GoogLenet 구조 URL
13. 콘볼루션 신경망5 이미지 처리, 이미지 확장, 이미지 메모리 로드 URL
14. 재귀 신경망1 재귀 신경망의 기본 URL
15. 재귀 신경망2 RNN 응용 URL
재귀 신경망3 RNN 변형들 URL

연관 자료

loading..

사용자 의견

강의 평가를 위해서는 로그인 해주세요.

이용방법

  • 실버라이트 강의 이용시 필요한 프로그램 [바로가기]

    강의가 나오지 않을때
    인터넷 익스플로러의 인터넷 메뉴 - 도구 - 호환성 보기 설정-이 웹사이트 추가에 kocw.or.kr 추가

    ※ 강의별로 교수님의 사정에 따라 전체 차시 중 일부 차시만 공개되는 경우가 있으니 양해 부탁드립니다.

이용조건