오마이스쿨

학습개요

- AI, 머신러닝, 딥러닝의 주요 개념과 구조를 이해합니다.

딥러닝입문자들을 위해서 AI(Artificial Intelligence), Machine Learning, Deep Learning의 주요 개념과 구조를 이해하기 쉽게 설명하는 강좌입니다.

- 딥러닝(Deep Learning)의 활용(딥러닝 프레임워크 Keras 구조, 설치 및 실행 방법을 설명)을 이해합니다.

- MLP(Multi Layer Perceptron) 실습

- CNN(Convolution Neural Network) 활용 사례 설명

- RNN(Recurrent Neural Network) 실습 및 코드 리 뷰

- 강화학습(Reinforcement Learning) 개념 설명

학습대상

SW 개발자와 시스템 엔지니어

학습목표

AI, 머신러닝, 딥러닝 주요 개념과 구조를 이해합니다.

딥러닝의 활용 사례 학습을 통해서 현업에 활용할 수 있도록 합니다.

LIST
단원	강의명	시간
1강	인공지능(A.I)	26분
2강	Machine Learning Algorithm	25분
3강	Neural Network Architecture	21분
4강	Deep Learning Framework	24분
5강	Multi Layer Perceptron	26분
6강	Convolution Neural Network	24분
7강	CNN을 통한 이미지 분류	23분
8강	Recurrent Neural Network(RNN)	19분
9강	Generative Adversarial Network(GAN)	23분
10강	강화학습(Reinforcement Learning)	22분

노태상

하몬소프트 전략기획팀 연구소장/이사로 활동하며 강의를 진행하고 있습니다.

[소속]

하몬소프트 전략기획팀 연구소장/이사

[학력 및 전공]

고려대학교 영어교육학과 (학사 졸업)

[경력]

리눅스커널분석(국가보안기술연구소)

IT융합(임베디드), 심화형임베디드(전자부품연구원)

임베디드 시스템, 스마트TV프로그래밍 외(케티파트너스)

강좌