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수업소개 | 강의 방법, 시험, 텍스트북, 강의 목표 | ![]() |
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인공지능의 역사 | 인공지능의 역사와 주요 인물 및 기술적 개요 소개 | ![]() |
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인공지능의 종류 | 인공지능 기계학습 딥러닝과 학습의 종류 소개 | ![]() |
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2. | ![]() |
인공지능 개발 환경 | 아나콘다, 코랩 등 개발 환경 소개 및 설치 | ![]() |
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파이썬 요약1 | 수와 스트링, 리스트 튜플 딕셔너리 | ![]() |
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파이썬 요약2 | 흐름제어, if문, while문, for문 | ![]() |
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3. | ![]() |
파이썬 요약3 | 함수, 함수의 형태와 파라미터 | ![]() |
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파이썬 요약4 | 클래스와 인스턴스, 상속과 오버라이딩 | ![]() |
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파이썬 요약5 | 모듈과 패키지 파일 입출력 | ![]() |
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4. | ![]() |
인공지능 라이버러리1 | 넘파이 함수들 소개 | ![]() |
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인공지능 라이버러리2 | Matplotlib 함수들 소개 | ![]() |
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인공지능 라이버러리3 | 인공지능 라이브러리 실습 | ![]() |
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5. | ![]() |
특징공간과 데이터 | 특징벡터 특징공간 데이터셋 | ![]() |
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선형회귀1 | 선형회귀, 손실함수, 경사하강법 | ![]() |
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선형회귀2 | 선형회귀 실습 | ![]() |
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6. | ![]() |
KNN | KNN의 원리, 알고리즘 소개 | ![]() |
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K-Mean 군집 분석 | K-Mean Clustering, 비지도학습, 알고리즘 소개 | ![]() |
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기계학습 실습 | KNN 및 K-Mean 군집 분석 실습 | ![]() |
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7. | ![]() |
ANN1 | 퍼셉트론, 활성화 함수 | ![]() |
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ANN2 | 단층신경망의 구성 | ![]() |
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ANN3 | XOR 문제 | ![]() |
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8. | ![]() |
다층퍼셉트론1 | 다층퍼셉트론 모델, 시그모이드 함수 | ![]() |
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다층퍼셉트론2 | 손실함수의 미분과 역전파 알고리즘 | ![]() |
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다층퍼셉트론3 | MLP 실습 | ![]() |
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9. | ![]() |
텐서플로 | 텐서플로의 배경과 특성 소개 | ![]() |
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MNIST | MNIST 데이터셋의 구성 | ![]() |
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Tensorflow기반 MNIST 실습 | Tensorflow실습, MNIST 실습- ANN MLP | ![]() |
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10. | ![]() |
그래디언트 소실1 | 그래디언트 소실과 해결 방안과 소프트맥스 | ![]() |
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그래디언트 소실2 | 교차 엔트로피와 평균자승오차 | ![]() |
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그래디언트 소실3 | 활성화 함수로 통한 그래디언트 소실 개선 | ![]() |
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11. | ![]() |
CNN1 | Convolution과 필터 및 convolution 층의 구성 | ![]() |
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CNN2 | CNN 모델과 맥스풀링, 특징맵 | ![]() |
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CNN3 | CNN 실습 | ![]() |
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12. | ![]() |
Keras1 | Keras의 구성과 기능 | ![]() |
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Keras2 | Keras 실습 | ![]() |
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13. | ![]() |
CNN 최신 모델1 | 데이터셋과 LeNet을 이용한 CNN의 성능 분석 | ![]() |
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CNN 최신 모델2 | VGG넷과 ResNet을 이용한 사물 인식 | ![]() |
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CNN 최신 모델3 | YOLO를 이용한 BBX 및 클래스 검출 | ![]() |