AI 프레임워크 활용 및 응용

부산디지털대학교
홍승욱

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >컴퓨터공학
강의학기

2021년 1학기

조회수

17,724

강의계획서

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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오리엔테이션

차시별 강의

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