강의계획서
| 교과목코드 | JEC02356 | 교과목명 | 기계학습응용 |
|---|---|---|---|
| 강의학과 | 정보통신공학과 | 교수 | 정재희 |
| 교수소속 | 정보통신공학과 | 이수학년 | 3학년 |
| 과목구분 | 이론 및 실습 | 과정구분 | |
| 이메일 | jhjung@mju.ac.kr | 전화번호 |
| 주차 | 주제 |
|---|---|
| 1주차 | Tensorflow, Scikit-Learn, Keras 설치 및 Python 기본 문법 소개 |
| 2주차 | 기계학습 응용 사례 및 개요 소개 인공신경망 소개(Introduction to ANN) |
| 3주차 | 퍼셉트론 (Perceptron) |
| 4주차 | 신경망 (Neural Network) : 활성화 함수 |
| 5주차 | 신경망 학습 : 손실 함수, 기울기, 수치 미분 |
| 6주차 | 오차역 전파법(Backpropogation) |
| 7주차 | 학습 관련 기술들 배치: 배치 정규화, 가중치 |
| 8주차 | 중간고사 |
| 9주차 | 심층 신경망 훈련하기(Training DNN) |
| 10주차 | 합성곱 신경망(CNN) |
| 11주차 | 합성곱 신경망(CNN)을 사용한 컴퓨터 비전 |
| 12주차 | 순환 신경망 (RNN) |
| 13주차 | RNN을 이용한 시퀀스 처리 |
| 14주차 | 오토인코더(Autoencoders)와 GAN을 사용한 표현 학습 |
| 15주차 | 생성적 학습 |
| 16주차 | 기말고사 |