AI 완전정복을 위한 딥러닝 튜토리얼 part 2
딥러닝 핵심 part 2
Description
딥러닝 part1 강의를 듣고 딥러닝의 주요 개념을 확장하여 학습하고 싶은 학습자를 위한 강의로 본 과정 수료 후에 추가적인 교육*(실습 및 캡스톤 프로젝트 수행) 이수를 통해서 인공지능부문 전문가로 성장할 수 있습니다. 딥러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있으며 Gradient Vanishing, Dropout, Convolution and Pooling, CNN 기본 등에 대해 다루게 됩니다. 특히 본 강의는 정보통신부 선정 국책대학원인 성균관대 인공지능대학원 AI 교육과정의 핵심을 정리한 교육과정으로 단기간 내에 대학원 수준의 체계적이고 효과적인 지식 습득이 가능합니다.
* 오프라인 실습은 이론수업(머신러닝, 딥러닝) 수강을 마친 학습자들을 대상으로 운영되며, 2주-3주 간의 AI프로젝트를 통해 직접 모델을 설계하고 성능을 시험하는 캡스톤 프로젝트 과정을 수행할 수 있습니다. 프로젝트 기간 중에는 석박사 조교들의 지원이 제공될 예정입니다. 추가 오프라인 교육에 대한 문의는 인재교육원홈페이지를 참고해주세요.
What You Will Learn!
- 딥러닝 이론의 발전, 여러 이론에 대한 이해를 종합적으로 학습할 수 있습니다.
- 실질적 알고리즘, 최신 논문을 학습을 통해 실제 라이브러리 구현을 할 수 있습니다.
- 빅데이터 분석에 필요한 최신 딥러닝 트렌드를 이해하고 이를 활용할 수 있습니다.
- 딥러닝의 여러 개념에 대해 개괄적으로 학습할 수 있습니다
Who Should Attend!
- 프로그래밍을 위한 기본 이론을 학습하고 싶으나 체계적이고 정제된 커리큘럼과 교육과정을 찾기가 어렵다.
- 현업에서 개발자로 근무하고 있지만 각 알고리즘의 특성과 이론의 배경을 모르고 있어 현업 적용에 한계가 있다.