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AI > Technical Track

딥러닝 프레임워크 (TensorFlow)

본 과정에서는 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기초를 배우고, 신경망에 대해서 학습한다.

1,200,000

선수지식

- 리눅스 초급 - 파이썬 기본 문법 - Python을 이용한 필수 라이브러리

강의내용

[1일차]

Deep Learning 개요
- Deep feedforward network
* Feed-forward neural networks
* Computational graph and backpropagation
- Optimization for training deep models
- Regularization

[2일차]

Convolutional Networks
- CNN (Convolution Neural Networks)
* Convolutional layers
* Activation
* Pooling
* Batch Normalization
* Dropout
- AlexNet / VGGNet architecture

[3일차]

Recurrent neural networks Auto Encoder
- RNN (Recurrent Neural Networks)
* LSTM and gated recurrent units
* CTC
* Seq2Seq architectures
* Attention models
- AutoEncoder / Seq2Seq
- Complex Network Models / Representative models

자주 묻는 질문

딥러닝 프레임워크 (TensorFlow) 과정은 어떤 내용을 다루나요?
딥러닝 프레임워크 (TensorFlow) 교육 기간은 얼마나 되나요?
딥러닝 프레임워크 (TensorFlow) 수강료는 얼마인가요?
트레이노케이트는 공인 교육 기관인가요?