| 주차 | 주차명 | 차시명 | 주요학습활동 |
|---|---|---|---|
| 1 | 머신러닝의 이해 | 머신러닝의 개요 | |
| 머신러닝의 방법론 | 학습정리 영상 | ||
| 머신러닝의 성능 | 1주차 퀴즈 | ||
| 2 | 신경망 기초 | 신경망 개요 | |
| 활성화 함수 / 뉴럴 네트워크 구조 | 학습정리 영상 | ||
| 오류정정 학습법 | 2주차 퀴즈 | ||
| 3 | 퍼셉트론 | 퍼셉트론의 구조와 특징 | 심화 - 과제 |
| 퍼셉트론 학습 알고리즘 | 학습정리 영상 | ||
| 퍼셉트론 수렴성 | 3주차 퀴즈 | ||
| 4 | 신경망 이해 | FNN 구조 이해 | 학습정리 영상 |
| 전방향 처리 | 생각나누기 | ||
| FNN 응용 | 4주차 퀴즈 | ||
| 5 | 신경망 학습 | 역전파 학습 개념 | |
| 역전파 학습 알고리즘 | 학습정리 영상 | ||
| 역전파 학습 알고리즘 분석 | 5주차 퀴즈 | ||
| 6 | 합성곱 신경망 (1) | CNN 개요 | 심화 - 과제 |
| CNN의 주요 구성요소 | 학습정리 영상 | ||
| CNN의 구조 이해 | 6주차 퀴즈 | ||
| 7 | 합성곱 신경망 (2) | 합성곱 계층의 순방향 처리 | 학습정리 영상 |
| 합성곱 계층의 역전파 학습 | 생각나누기 | ||
| 서브 샘플링 계층의 역전파 학습 | 7주차 퀴즈 | ||
| 8 중간고사 | [이수증 발급 필수] 학습 중간 점검 설문 | ||
| 9 | 재귀 신경망 | RNN 개요 | |
| BPTT 학습 알고리즘 | 학습정리 영상 | ||
| RTRL 학습 알고리즘 | 9주차 퀴즈 | ||
| 10 | 장단기 메모리 | LSTM의 도입배경M | 학습정리 영상 |
| LSTM 기능과 동작 | 생각 나누기 | ||
| LSTM 학습 알고리즘 | 10주차 퀴즈 | ||
| 11 | 에너지 기반 모델 (1) | 합필드 네트워크 개요 | 학습정리 영상 |
| 합필드 네트워크 학습 | 생각 나누기 | ||
| 볼츠만 머신 개요 | 11주차 퀴즈 | ||
| 12 | 에너지 기반 모델 (2) | 볼츠만 머신 학습 | 심화 - 과제 |
| 볼츠만 머신 개요 | 학습정리 영상 | ||
| 제한 볼츠만 머신 학습 | 12주차 퀴즈 | ||
| 13 | GAN | GAN 이해 | |
| GAN 응용 (1) | 학습정리 영상 | ||
| GAN 응용 (2) | 13주차 퀴즈 | ||
| 14 | 캡슐 네트워크 | 캡슐 네트워크 이해 | 학습정리 영상 |
| 최신 딥러닝 응용(1) | 생각 나누기 | ||
| 최신 딥러닝 응용(2) | 14주차 퀴즈 | ||
| 15 기말고사 | |||
| 수업참여도 (OT, 대구대 필수사항, 생각 나누기, 중간 점검 설문 참여 등) |
주차별 퀴즈 | 과제 (에세이제출) |
중간고사 | 기말고사 |
|---|---|---|---|---|
| 5% | 25% | 20% | 25% | 25% |
※ 이수 기준 : 평가항목별 점수 합계 60점 이상
| 이수증 발급 총점 | 대구대 스마트LMS 과제 | 오프라인 중간고사 | 오프라인 기말고사 |
| 20% | 20% | 30% | 30% |
학점기준 변경되었습니다.(18.8.31)
※ 최종 학점 발급: 이수증 미 발급시 성적이 부여되지 않습니다.
주차별 강의자료 제공
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