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  • 파이썬(Python)과 텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 딥러닝(평일주간)_딥러닝교육/딥러닝학원/

파이썬(Python)과 텐서플로우(Tensorflow)를 활용한 딥러닝(평일주간)_딥러닝교육/딥러닝학원/텐서플로우학원/텐서플로우교육



김경민_교수님
교육개요파이썬을 이용하여 최근 인기를 모으고 있는 딥러닝 프레임웍인 텐서 플로우를 이용하여 인공신경망을 학습시키는 과정입니다. 
딥러닝 알고리즘 중 가장 널리 사용되고 있는 RNN, GRU, LSTM과 CNN, DNN을 설명합니다. 
자연어 처리 응용으로 단어의 의미적 분석, 기계번역, 질의응답 등을 살펴보고, 수강생들이 직접 사용해볼 수 있는 공개 데이터셋도 소개합니다. 
이론 설명 후에는 TensorFlow를 이용하여 몇 가지 딥러닝 알고리즘을 구현해 보는 실습 시간을 가집니다. 
TensorFlow에 대해서 간략히 소개한 후 Linear/Logistic Regression, 딥러닝 알고리즘들을 구현해 보며 TensorFlow의 기본 문법을 익힙니다수료조건출석률 80%이상교육목표딥러닝에 대한 이해도를 높이고 딥러닝 프레임웍을 활용한 어플리케이션 개발이 가능
TensorFlow를 활용한 딥러닝의 이해와 기초 모델 구현이 가능
딥러닝 알고리즘들의 활용과 자연어 처리 문제에서 딥러닝 적용이 가능교육대상딥러닝을 이용하여 문제 해결을 하고자하는 개발자
딥러닝과 구글 텐서플로우에 관심이 있는 개발자

커리큘럼

1일차기계학습 개론(이론)
- 인공지능, 기계 학습, 딥러닝의 개념
- 기계학습 및 인공지능의 역사
- 최신 동향
딥러닝 기본(이론/실습)
- 퍼셉트론과 인공신경망
- Deep Neural Network의 원리
- Cross Entropy
- Convolutional Neural Network
- 구조, 학습 원리
- 응용
- 최근 동향
- 기울기 사라짐/폭발 문제
딥러닝 실습(이론/실습)
- TensorFlow 소개
- 딥러닝 프레임워크의 필요성
- TensorFlow의 특징 및 장점
- TensorFlow 기본 문법
- Linear/Logistic regression 문제 직접 구현
- TensorFlow 심화 실습
- Deep Neural Network 구현
- MNIST 이미지 분류문제 풀어보기
- Convolutional Neural Network 구현
2일차기계학습을 이용한 단어의 의미 분석(이론)
- word2vec, Glove의 원리
자연어 처리를 위한 다양한 딥러닝 모델 비교(이론/실습)
- RNN
- vanishing gradient
- GRU
- LSTM
자연어 처리 응용(이론/실습)
- 기계번역 및 대화 
- 질의 응답 
- 비슷한 내용의 문장 찾기
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