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- 주제분류
- 공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
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- 강의학기
- 2021년 1학기
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- 조회수
- 22,321
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- 강의계획서
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인공지능 프레임워크는 인공 신경망 모델의 높은 성능뿐만 아니라 신경망 모델 개발역량 및 활용 범위의 증가로 이어짐. 실제 인공지능 개발 환경 업무에 적용 가능한 인공지능 프로그래밍 지식 습득을 목적으로 함
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차시별 강의
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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 | ![]() |
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