1. |
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인공지능 역사 및 소개 |
인공지능의 소개
인공지능의 SW의 종류 및 케라스의 활용 |
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2. |
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케라스 설치와 시작하기 |
케라스를 윈도우에 설치하기 |
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3. |
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ANN(인공 신경망)의 원리와 구현 |
-ANN의 개념 및 구조
-필기체 인식에 활용되는 분류ANN
-시계열 데이터를 예측하는 회귀ANN |
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4. |
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DNN(심층 신경망)의 원리와 구현 |
-DNN의 개념 및 구조
-필기체를 분류하는 DNN 구현
-컬러 이미지를 분류하는 DNN구현 |
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5. |
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CNN(합성곱 신경망)의 원리와 구현 |
-CNN의 원리
'-필기체를 분류하는 CNN구현
-컬러 이미지를 분류하는 CNN구현 |
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6. |
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RNN(순환 신경망)의 원리와 구현 |
-RNN의 기본개념
-문장의 의미를 이해하는 RNN 구현 |
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7. |
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AE(오토인코더)의 원리와 구현 |
-비지도 학습인 AE의 원리
-필기체를 인식하는 AE 구현 |
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8. |
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GAN(생성적 적대 신경망)의 원리와 구현 |
-GAN의 원리
-새로운 필기체를 생성하는 GAN 구현 |
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9. |
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UNET(유넷)의 원리와 구현 |
-UNET의 원리
컬러 복원 처리를 위한 UNET구현 |
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10. |
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케라스의 응용 |
-케라스의 다양한 응용기능
'-이미지 데이터 수 늘리기 |
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