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Python 라이브러리 딥러닝 강의소개 정성훈 연락처 : 760-4344 이메일 : shjung@hansung.ac.kr
연구실 : 연219호 연락처 : 이메일 : 홈페이지: 정성훈
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강의 교재 Pytorch 인터넷 자료로 강의 텐서플로우 텐서플로우 프로그래밍 기초 최병관 외 9인 공저 청구문화사
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강의 중간고사 까지 Pytorch 를 이용한 딥러닝 구현 Week 1 - Python + Numpy + Matploblib
Week 2 - Linear / Logistic Regression using Numpy Week 3 - Linear / Logistic Regression using Pytorch Week 4 - NN using Pytorch Week 5 - CNN using Pytorch Week 6 - RNN 또는 GAN using Pytorch
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강의 중간고사 이후 텐서플로우를 이용한 딥러닝 구현 Week 1 - 텐서플로우 설치/개발환경 구축 및 python 기초
Week 2 - Linear Regression, Logistic Regression Week 3 – Multi-Layer Perceptron Week 4 – K means, KNN Week 5 – Convolution Neural Network Week 6 – 기타 딥러닝 기법
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평가 출석 : 10 (1/4 이상 결석 시 F) 퀴즈 및 과제 : 20 중간 : 30 기말 : 20 기말과제: 20
과제 : 모든 과제는 웹으로 제출하며, 마감일 이후로는 제출 불가함
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과목의 중요성 최근 인공지능은 4차 산업의 핵심으로서 전 세계적으로 많은 국가와 기업에서 전폭적으로 투자 를 하고 있음
인공지능은 인간의 지능을 모사하는 것이기 때문에 인간이 하던 모든 분야에 응용가능하여 응용 분야가 무한 확장 중임 특히, 최근 딥러닝은 인간의 능력을 뛰어넘는 성과를 계속 보여주고 있어서 매우 주목받는 분야 이며 이러한 딥러닝을 구현하는 개발 프레임워크를 숙지해야 경쟁력을 유지할 수 있음 개발 프레임워크 중에서 pytorch와 텐서플로우는 가장 각광을 받는 것임 그러므로, 본 과목에서 배우는 pytorch 와 텐서플로우를 잘 숙지한다면 사회에 나가서 많은 응용 분야 산업에 종사할 수 있음
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