케라스 프레임워크를 활용한 인공지능 딥러닝 개발 part2

고급 1시간

강의 정보

섹션 20개 · 학습항목 20개

딥러닝의 가중치 학습 메커니즘은 무엇일까요?(1) 1개

딥러닝의 가중치 학습 메커니즘은 무엇일까요?(2) 1개

딥러닝 프레임워크의 옵티마이저를 활용해 봅시다! 1개

손실 함수와 활성화 함수에 대해 알아볼까요? 1개

손실 함수와 활성화 함수를 적용해 봅시다! 1개

딥러닝 가중치 초기화, 그것이 알고 싶다! 1개

가중치(weight) 초기화 방법을 적용해 봅시다! 1개

딥러닝 오버피팅 방지, 그것이 알고 싶다! 1개

딥러닝 오버피팅 방지 기법을 적용해 봅시다! 1개

합성곱 신경망(Convolusional Neural Network)의 원리, 그것이 알고 싶다! 1개

합성곱 신경망(Convolusional Neural Network)의 원리에 대해 알아볼까요? 1개

CNN을 활용한 컬러 이미지를 학습시켜 봅시다! 1개

CNN을 활용한 CIFAR_10 컬러 이미지를 학습시켜 봅시다! 1개

함수형(Functional) API와 전이 학습에 대해 알아봅시다! 1개

자연어 처리를 위한 워드 임베딩(Word Embedding)이란 무엇일까요? 1개

Word2Vec을 이용해서 자연어 처리에 도전해 볼까요? 1개

순환 신경망(Recurrent Neural Network)이란 무엇일까요? 1개

순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 구현해 볼까요? 1개

RNN의 개선 모델 LSTM 및 GRU에 대해 알아볼까요? 1개

LSTM과 GRU를 활용해 봅시다! 1개