Neural Network 기본과정-Theory 



1. 개요

Neural Network은 Data 해석방법중 하나인 Regression을 확장한 개념으로서 인공지능과 패턴인식 등 복잡하고 고차원적인 문제를 해결하는데에 응용되고 있다. 특히 Deep Learning과 같은 개념의 구현과 인간의 기본적 인식능력을 대신할 하나의 방법으로 Neural Network은 더욱 주목받고있다.

본 과정은 Neural Network가 어떠한 방식과 알고리즘으로 데이터를 학습하는지에 대한 기초와 MNIST의 숫자 이미지 데이터를 기반으로 C/C++환경에서 실습을 통해 Neural Network에 대한 이해력을 높이고자 개설되었다.



2. 중점

  • Neural Network의 기초 이해
  • Matrix Library를 사용한 C/C++ 코딩
  • MNIST에서 제공하는 숫자 이미지를 기반으로 하는 실습

 

3. 참석대상

  • 소프트웨어 개발자
  • ​Deep Learning, Machine Learning 관심자 



4. 교육 프로그램

 

일정

세부내용

 강사

1일차

10:00-16:00 


1. Neural network 개요
2. Neural network Algorithm
3. C/C++ 코딩환경 구성

 

박상건 (모아소프트)

 2일차

10:00-16:00 


4. Matrix Library를 통한 Neural network 코딩
5. MNIST기반 데이터를 활용한 실습

 

박상건 (모아소프트)

 

    

5. 교육 신청


 

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