- ÇöÀç À§Ä¡
- home > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤ICT¡¤¾îÇÐ > ÄÄÇ»ÅÍ¡¤IT µµ¼ > ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ > ÇÑ ÁÙ¾¿ µû¶ó Çغ¸´Â ÆÄÀÌÅäÄ¡ µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¸ðÀ½Áý[ºñÁ¦ÀÌÆÛºí¸¯]
½ÃÁß¿¡ µö·¯´×À» °¡¸£ÃÄÁÖ´Â ÀÔ¹®Ã¥Àº ¸¹½À´Ï´Ù. ÇÏÁö¸¸ ½ÇÁ¦·Î ¿ì¸®°¡ ÈçÈ÷ ´Ù·ç´Â ³¯°ÍÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¿¹Á¦ÁýÀº ã±â°¡ ¾î·Æ½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥Àº µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®µéÀ» ÁßÁ¡ÀûÀ¸·Î ´Ù·ëÀ¸·Î½á, ¾î´ÀÁ¤µµ µö·¯´× Áö½ÄÀº ÀÖÀ¸³ª ÇÁ·ÎÁ§Æ®·Î °æÇèÇÏ°í ½ÍÀº µ¶Àڵ鿡°Ô ²À ÇÊ¿äÇÑ Ã¥ÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº Å©°Ô ÀÌ·Ð ÆÄÆ®¿Í ½ÇÀü ÆÄÆ®·Î ³ª´©¾îÁ® ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ·Ð ÆÄÆ®¿¡¼´Â ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´×ÀÇ ±âº»ÀûÀÎ °³³äÀ» ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, ½ÇÀü ÆÄÆ®¿¡¼´Â MNIST ½Ç½À°ú ´õºÒ¾î CNN, LSTM, GAN µî ´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ¸ðµ¨µéÀ» À̹ÌÁö, ÅؽºÆ®, À½¼º, ¿µ»ó µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡ Á¢¸ñÇÏ¿© ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ±¸ÇöÇÕ´Ï´Ù. µû¶ó¼ µ¶ÀÚµéÀº ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ ½ÇÀü °¨°¢À» ÀÍÈ÷°í µö·¯´×¿¡ ´ëÇØ Á¦´ë·Î ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÌ ÇÊ¿äÇÑ µ¶ÀÚ
-CNN, RNN µî µö·¯´× ±âÃʸ¦ ÀÍÈ÷½Å ºÐ
-´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ Á¢ÇÏ°í ½Ç½ÀÇÏ°í ½ÍÀ¸½Å ºÐ
-ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¿¹Á¦µé·Î ½ÇÀü °¨°¢À» ÀÍÈ÷°í ½ÍÀº Çлý
-ÀΰøÁö´É¿¡ °ü½ÉÀÌ ÀÖ´Â Çкλý
ÀÌ Ã¥Àº Å©°Ô ÀÌ·Ð ÆÄÆ®¿Í ½ÇÀü ÆÄÆ®·Î ³ª´©¾îÁ® ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ·Ð ÆÄÆ®¿¡¼´Â ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´×ÀÇ ±âº»ÀûÀÎ °³³äÀ» ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, ½ÇÀü ÆÄÆ®¿¡¼´Â MNIST ½Ç½À°ú ´õºÒ¾î CNN, LSTM, GAN µî ´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ¸ðµ¨µéÀ» À̹ÌÁö, ÅؽºÆ®, À½¼º, ¿µ»ó µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡ Á¢¸ñÇÏ¿© ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ±¸ÇöÇÕ´Ï´Ù. µû¶ó¼ µ¶ÀÚµéÀº ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ ½ÇÀü °¨°¢À» ÀÍÈ÷°í µö·¯´×¿¡ ´ëÇØ Á¦´ë·Î ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÌ ÇÊ¿äÇÑ µ¶ÀÚ
-CNN, RNN µî µö·¯´× ±âÃʸ¦ ÀÍÈ÷½Å ºÐ
-´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ Á¢ÇÏ°í ½Ç½ÀÇÏ°í ½ÍÀ¸½Å ºÐ
-ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¿¹Á¦µé·Î ½ÇÀü °¨°¢À» ÀÍÈ÷°í ½ÍÀº Çлý
-ÀΰøÁö´É¿¡ °ü½ÉÀÌ ÀÖ´Â Çкλý
ÀúÀÚ: ÀÌ°æÅÃ, ±è¼öÁö, ¹ÚÈñ°æ, ½ÅÈÆö, ½ÉÀº¼±, À̽ÂÇö, À忹Àº, ÀüÁ¾¼·, Á¶¹ÎÈ£ (ÁöÀºÀÌ)
ÀÌ·ÐÆÄÆ®
PART 1 ÀΰøÁö´É(Artificial Intelligence)
1.1 ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´×
1.1.1 ÀΰøÁö´ÉÀ̶õ?
1.1.2 ÀΰøÁö´É »ç·Ê
1.2 ¸Ó½Å·¯´×(Machine Learning)
1.2.1 ¸Ó½Å·¯´×À̶õ?
1.2.2 ¸Ó½Å·¯´× ±¸ºÐ
1.2.3 ÁöµµÇнÀ(Supervised Learning)
1.2.4 ºñÁöµµÇнÀ(Unsupervised Learning)
1.2.5 °úÀûÇÕ°ú ¸ðµ¨ ÇнÀ¹ý
1.2.6 ¼º´É ÁöÇ¥
PART 2 µö·¯´×(Deep Learning)
2.1 µö·¯´×À̶õ?
2.2 µö·¯´× ¹ßÀü °úÁ¤
2.2.1 ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Perceptron)
2.2.2 ´ÙÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Multi-Layer Perceptron)
2.2.3 Àΰø½Å°æ¸Á ÇÙ½É ¾Ë°í¸®Áò
2.3 °í±Þ µö·¯´× ±â¼ú
2.3.1 Convolutional Neural Network(CNN)
2.3.2 Recurrent Neural Network(RNN)
2.3.3 Long Short-Term Memory(LSTM)
2.3.4 °ÈÇнÀ(Reinforcement Learning)
2.3.5 Generative Adversarial Networks(GAN)
PART 3 PyTorch
3.1 PyTorch ¼Ò°³
3.1.1 PyTorch¶õ?
3.1.2 ¾Æ³ªÄÜ´Ù(Anaconda) ¼³Ä¡
3.1.3 °¡»óȯ°æ ±¸Ãà
3.1.4 CUDA¿Í CuDNN ¼³Ä¡Çϱâ
3.1.5 PyTorch ¼³Ä¡Çϱâ
3.2 ¿¹Á¦ : ¼Õ±Û¾¾ ¼ýÀÚ À̹ÌÁö ºÐ·ù ¹®Á¦
3.2.1 µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â
3.2.2 CNNÀ¸·Î ¼Õ±Û¾¾ ¼ýÀÚ À̹ÌÁö ºÐ·ùÇϱâ
½ÇÀüÆÄÆ®
PART 4 ÀÛ¹° ÀÙ »çÁøÀ¸·Î Áúº´ ºÐ·ùÇϱâ
4.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
4.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
4.2.1 µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶
4.2.2 ½ÇÇè ¼³°è¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ
4.2.3 º£À̽º¶óÀÎ ¸ðµ¨ ¼³°è
4.2.4 Transfer Learning
4.3 ¸ðµ¨ Æò°¡
PART 5 ±¹¹Îû¿ø ºÐ·ùÇϱâ
5.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
5.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
5.2.1 Å©·Ñ¸µ
5.2.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
5.2.3 ÅäÅ©³ªÀÌ¡ ¹× º¯¼ö »ý¼º
5.2.4 ´Ü¾î ÀÓº£µù
5.2.5 ½ÇÇè ¼³°è
5.2.6 TextCNN ¸ðµ¨ ¼³°è
5.3 °á·Ð
PART 6 ½ÇÁ¦ »çÁø ¾Ö´Ï¸ÞÀ̼ÇÀ¸·Î ¸¸µé±â
6.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
6.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
6.2.1 Àüó¸® ¹× µ¥ÀÌÅÍ Å¬·¡½º Á¤ÀÇ
6.2.2 Generator ±¸Çö
6.2.3 Discriminator ±¸Çö
6.2.4 ¸ðµ¨ ÇнÀ
6.2.5 ÇнÀ °á°ú
6.3 °á·Ð
PART 7 ½Ç½Ã°£ ºñ¸í °¨Áö ½Ã½ºÅÛ
7.1. ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
7.1.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡¼ ´Ù·ç´Â ³»¿ë
7.1.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ÅëÇØ ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ³»¿ë
7.2. ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
7.2.1 ¼Ò¸® µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ
7.2.2 ºñ¸í µ¥ÀÌÅÍ
PART 1 ÀΰøÁö´É(Artificial Intelligence)
1.1 ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´×
1.1.1 ÀΰøÁö´ÉÀ̶õ?
1.1.2 ÀΰøÁö´É »ç·Ê
1.2 ¸Ó½Å·¯´×(Machine Learning)
1.2.1 ¸Ó½Å·¯´×À̶õ?
1.2.2 ¸Ó½Å·¯´× ±¸ºÐ
1.2.3 ÁöµµÇнÀ(Supervised Learning)
1.2.4 ºñÁöµµÇнÀ(Unsupervised Learning)
1.2.5 °úÀûÇÕ°ú ¸ðµ¨ ÇнÀ¹ý
1.2.6 ¼º´É ÁöÇ¥
PART 2 µö·¯´×(Deep Learning)
2.1 µö·¯´×À̶õ?
2.2 µö·¯´× ¹ßÀü °úÁ¤
2.2.1 ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Perceptron)
2.2.2 ´ÙÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Multi-Layer Perceptron)
2.2.3 Àΰø½Å°æ¸Á ÇÙ½É ¾Ë°í¸®Áò
2.3 °í±Þ µö·¯´× ±â¼ú
2.3.1 Convolutional Neural Network(CNN)
2.3.2 Recurrent Neural Network(RNN)
2.3.3 Long Short-Term Memory(LSTM)
2.3.4 °ÈÇнÀ(Reinforcement Learning)
2.3.5 Generative Adversarial Networks(GAN)
PART 3 PyTorch
3.1 PyTorch ¼Ò°³
3.1.1 PyTorch¶õ?
3.1.2 ¾Æ³ªÄÜ´Ù(Anaconda) ¼³Ä¡
3.1.3 °¡»óȯ°æ ±¸Ãà
3.1.4 CUDA¿Í CuDNN ¼³Ä¡Çϱâ
3.1.5 PyTorch ¼³Ä¡Çϱâ
3.2 ¿¹Á¦ : ¼Õ±Û¾¾ ¼ýÀÚ À̹ÌÁö ºÐ·ù ¹®Á¦
3.2.1 µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â
3.2.2 CNNÀ¸·Î ¼Õ±Û¾¾ ¼ýÀÚ À̹ÌÁö ºÐ·ùÇϱâ
½ÇÀüÆÄÆ®
PART 4 ÀÛ¹° ÀÙ »çÁøÀ¸·Î Áúº´ ºÐ·ùÇϱâ
4.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
4.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
4.2.1 µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶
4.2.2 ½ÇÇè ¼³°è¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ
4.2.3 º£À̽º¶óÀÎ ¸ðµ¨ ¼³°è
4.2.4 Transfer Learning
4.3 ¸ðµ¨ Æò°¡
PART 5 ±¹¹Îû¿ø ºÐ·ùÇϱâ
5.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
5.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
5.2.1 Å©·Ñ¸µ
5.2.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
5.2.3 ÅäÅ©³ªÀÌ¡ ¹× º¯¼ö »ý¼º
5.2.4 ´Ü¾î ÀÓº£µù
5.2.5 ½ÇÇè ¼³°è
5.2.6 TextCNN ¸ðµ¨ ¼³°è
5.3 °á·Ð
PART 6 ½ÇÁ¦ »çÁø ¾Ö´Ï¸ÞÀ̼ÇÀ¸·Î ¸¸µé±â
6.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
6.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
6.2.1 Àüó¸® ¹× µ¥ÀÌÅÍ Å¬·¡½º Á¤ÀÇ
6.2.2 Generator ±¸Çö
6.2.3 Discriminator ±¸Çö
6.2.4 ¸ðµ¨ ÇнÀ
6.2.5 ÇнÀ °á°ú
6.3 °á·Ð
PART 7 ½Ç½Ã°£ ºñ¸í °¨Áö ½Ã½ºÅÛ
7.1. ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
7.1.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡¼ ´Ù·ç´Â ³»¿ë
7.1.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ÅëÇØ ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ³»¿ë
7.2. ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
7.2.1 ¼Ò¸® µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ
7.2.2 ºñ¸í µ¥ÀÌÅÍ