강의 계획서

1. 오리엔테이션

   1. 오리엔테이션

2. 1주차

   1. 같은 문제에 다른 풀이법 살펴보기(학습자료 pdf)

   2. 문제정의와 풀이법

   3. 데이터와 샘플

   4. 머신 + 러닝 개념

3. 2주차

   1. 인공지능을 학습시켜보자(학습자료 pdf)

   2. 학습과정 살펴보기

   3. 데이터셋 구성

   4. 데이터셋 구성 및 학습과정 실습

4. 3주차

   1. 얼마나 잘하는 지 어떻게 알지?(학습자료 pdf)

   2. 모델 평가 하기

   3. 모델 평가 실습

   4. 여러 평가 기준 살펴보기

5. 4주차

   1. 가장 기본 인공지능 모델로 시작하기(학습자료 pdf)

   2. 다층 퍼셉트론 신경망 이론

   3. 다층 퍼셉트론 신경망으로 피마족 당뇨병 예측 실습

   4. 다층 퍼셉트론 신경망으로 숫자손글씨 분류 실습

6. 5주차

   1. 이미지에 특화된 인공지능 알아보기(학습자료 pdf)

   2. 컨볼루션 레이어 살펴보기

   3. 컨볼루션 신경망 구성

   4. 컨볼루션 신경망으로 숫자손글씨 분류 실습

7. 6주차

   1. 소규모 데이터셋으로 효율적으로학습시키기(학습자료 pdf)

   2. 데이터 부풀리기와 사전 훈련된 신경망 사용

   3. 개고양이 이미지 분류와 데이터 부풀리기 실습

   4. 사전 훈련된 신경망 사용 실습

8. 7주차

   1. 인공지능이 동요도 따라부르게 할 수 있을까?

   2. 순환신경망 레이어 살펴보기

   3. 순환신경망 구성

   4. 간단한 동요 악보를 인공지능에게 학습시키기

9. 8주차

   1. 문장 느낌을 인공지능에 학습시켜보자(학습자료 pdf)

   2. 자연어 처리 기초

   3. IMDB 영화 리뷰 분류 모델 실습

   4. 뉴스 로이터 분류 모델 실습

10. 9주차

    1. 번역도 수학도 척척해내는 인공지능(학습자료 pdf)

    2. 시퀀스 투 시퀀스 모델 이론

    3. 문장 번역 시퀀스 투 시퀀스 모델 실습

    4. 합산 연산 시퀀스 투 시퀀스 모델 실습

11. 10주차

    1. 내 생각대로 인공지능 만들어보기(학습자료 pdf)

    2. 케라스 문서 살펴보기

    3. 케라스 실용 예제

    4. 케라스 에코 시스템

12. 11주차

    1. 인공지능이 그리는 가짜 이미지(학습자료 pdf)

    2. 생성 모델(GAN) 이론

    3. 생성 모델(GAN) 활용

    4. 숫자 손글씨 생성 모델 실습

13. 12주차

    1. 정형데이터 분석도 딥러닝으로 해보자(학습자료 pdf)

    2. 선형 회귀 예측 실습

    3. 부동산 가격 예측 실습

    4. 협업필터링 기반 영화 추천 실습

14. 13주차

    1. 실전 시계열 데이터 분석해보기(학습자료 pdf)

    2. 삼각함수 파형 예측 실습

    3. 엔진 소리로 문제 검출 실습

    4. 날씨 예측 실습