Deep Learning Tutorial
-
date_range 09/10/2019 10:00 perm_identity 허재혁 infosortWorkshoplabel
발표자: Touch Too
작성멤버: Touch Too
교육 계획
날짜, 시간, 장소, 신청방법 그외 준비물
- 일정: 2019년 10월 9일(수) 13시~17시
- 장소: 서울 구로구 공원로6나길 29-17 1층 카페몽글
- 신청방법: DNA 내 신청
- 준비물: 개인노트북
교육 내용
어떤 것을 발표할 것인지
사용할 자료
강의자료
MNIST 손글씨 데이터
MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges
딥러닝에 대한 기초 이론과 이미지 분류에서의 사용을 공부합니다.
딥러닝의 이해
- 딥러닝(Deep Learning)이란? What is deep learnnig?
- 퍼셉트론(Perceptron)이란? What is perceptron?
- XOR문제 How to solve XOR problem
- 역전파(Backpropagation) Backpropagation process
- 최적화(Optimization) Concepts and methods of optimization
이미지 데이터
- 컴퓨터에서 이미지를 처리하는 방식 How to process images on computer
- 이미지를 불러오는 방법 How to read image files
딥러닝 학습 방법
- 딥러닝을 사용하기 위한 프레임워크 Framework for using Deep Learning
- 이미지의 전처리 방법 How to pre-processing image
- 과적합(Overffing) 이란? What is overfitting?
- 이미지에서의 딥러닝 알고리즘 Deep Learning argorithm of image analysis
- 손실함수(Loss Function) 란? What is loss function?
- 딥러닝의 하이퍼파라미터 Hyperparameter of Deep Learning
딥러닝 평가 방법
- 문제별 평가방법들 Evaluation methods based on problems
- 모니터링 방법 Monitoring method
- 학습된 모델 저장과 사용방법 How to save and use a trained model
실습환경
본 과정에서 실습이 진행되는 환경은 구글에서 제공하는 Colab을 사용합니다.
참고사항
청자는 어떤 것을 준비해야 하는지, 참고 자료로 무엇이 있는지
선행지식
- Python 기초
- Deep Learning이 무엇인지
- 미분에 대한 이해
- 행렬 연산
참고자료
아래 강의를 듣고 오면 더 많은 정보를 얻어가실 수 있습니다.
광고의 모든 수익금은 활동비로 지원됩니다.