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주요 습득 기술
초기 신경망 퍼셉트론부터 가장 최신의 알고리즘까지, 딥러닝 알고리즘에 대해 학습합니다. 딥러닝 알고리즘을 적용하여 기존 머신러닝 모델 대비 높은 정확도를 예측합니다.
딥러닝
퍼셉트론
Tensorflow
딥러닝 II
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합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)에 대해 학습하고 직접 구현합니다. 실제 산업 현장에서 딥러닝이 어떻게 활용되고 있는지 알아보고 미니 프로젝트를 통해 직접 적용해봅니다.
Tensorflow
CNN
RNN
자연어 처리와 객체 인식
Open
자연어 처리와 객체 인식 중 한 가지를 선택하여 학습합니다. 자연어 처리에서는 인간이 사용하는 언어(자연어)를 딥러닝을 통해 처리하는 방법을 학습하고 감정 분석, 문장 유사도 검사 서비스를 직접 구현합니다. 객체 인식에서는 인간의 시각적인 분야를 컴퓨터에게 학습시키는 컴퓨터 비전 지식을 OpenCV를 통해 학습하고 YOLO를 통한 객체 인식 방법을 학습합니다.
자연어 처리
단어 임베딩
문장 유사도
이미지 처리
OpenCV
YOLO
웹 서비스 팀 프로젝트 - 인공지능 더하기
Open
팀을 이루어 인공지능 기술이 도입된 Full Stack 웹 서비스를 개발하는 팀 프로젝트를 수행합니다. 애자일 방법론과 Git 기반의 협업을 진행합니다.
인공지능 웹 서비스 포트폴리오
COUNT4