Deep Learning Course

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Deep Learning Short Course(한)

날짜/장소 : 8월 17일, 세미나 룸 #6

– Overview 

인공지능, 특히 머신러닝은 가장 큰 관심을 받고 있는 기술 중 하나입니다. 현재는 세상을 바꿀 수 도 있다고 언급되는 중요한 기술 중 하나입니다. 인공지능에 대한 기술이 급속도로 발전함에 따라, 관련 분야 지식에 대한 수요 역시 급격하게 증가 하고 있습니다.

본 코스는 이러한 흐름에 맞추어 초등학생 부터 대학생까지 인공지능분야에 관심을 가지고 있는 학생들에게 딥러닝에 대한 이론부터 실습까지 교육을 제공하고자 합니다.

Deep Learning Short Course는 다음과 같이 4개의 강의로 구성되어 있습니다.

  1. 인공지능이란 무엇인가?

09:20~10:50 (90’)

– 인공지능에 대한 간략한 소개와 인공신경망에 대한 소개

– 인공신경망을 활용한 XOR gate 풀어보기

– R을 활용한 XOR gate 구현하고, 시각화하기

  1. Deep Neural Network to MNIST

11:10-12:40 (90’)

– Deep Learning에 대한 소개

– Tensorflow로 구현한, Deep Neural Network를 활용하여 MNIST 분류하기

– Tensorflow를 활용하기 위한 Python과 AWS(아마존 웹 서비스)에 대한 간략한 소개와 실습

  1. Convolution Neural Network

14:00-15:30 (90’)

– Convolution Neural Network(CNN)에 대한 간략한 소개

– 어떻게 CNN은 이미지를 잘 분류할 수 있는가?

– Tensorflow를 활용하여 MNIST문제를 CNN으로 풀어보기

– AlexNet

  1. 딥러닝 고급 기법: 모델의 성능을 어떻게 향상시키는가?

15:50-17:20 (90’)

– 초기화 문제, 최적화 문제, Batch-Normalization

– MNIST분류의 정확도를 99%까지 끌어올리기.

* 모든 강의를 순차적으로 수강하는 것을 추천합니다.

– Lecturer and Assistant

– 강의자

김진호, 경희대학교 소셜네트워크과학과 박사과정

# 강의경력

– 손에 잡히는 인공지능, 메이크위드, 4차산업학교 4.0, 2017 (실습조교)

– An Introduction to Deep Learning, SNS오픈세미나 #2, 2017

– An Introduction to Deep Learning, SNS오픈세미나 #1, 2016

– C, Python and Deep Learning, 경희대학교, 빅리더 4기 과정, 2016.

– 조교

황보유정, 경희대학교 소셜네트워크과학과 박사과정

권준우, 경희대학교 소셜네트워크과학과 석사과정

Applications

등록방법 및 결제 절차에 대해서는 곧 업데이트 될 예정입니다.

Deep Learning Short Course Fees: 100,000 원 / 일