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  ♣ 서울대학교 특강
● 강좌기본정보
강의코드 SSU17023  
강의상태 폐강   접수상태 접수마감  
강의명 C로 구현하는 Little 머신러닝  
개설학교명 숭실대학교   강사 정재준  
상위분류 프로그래밍   하위분류 고급  
강의시작일자 07월 17일   강의종료일자 07월 28일  
강의시작시간 09시 00분   강의종료시간 13시 00분  
강의요일 매주 월 - 금  
강의시간/일수 총 10 일, 4 시간/일, 총 40 시간 모집인원 15 명
수강료(본교생) 340,000 원
타교생 수강 가능   수강료(타대생) 374,000 원
교육장 렉토피아 관악 교육장  
교재 [렉토피아] 렉토피아 과정 교재 [판매가 : 0원]  
비고  
● 강좌개요
본과정은 파이썬이나 TensorFlow 라이브러리를 사용하지 않고, C언어로 머신러닝 알고리즘을 구현하여 소형의 임베디드 환경에서도 머신러닝을 적용하기 위한 머신러닝 알고리즘(Logistic Regression, Sigmoid, Softmax function, Cross-Entropy Cost Function, Neural Network, Back Propagation, ReLU, CNN)등을 C언어로 코딩하여 동작과정을 이해할 수 있도록 한다.

머신러닝 알고리즘을 C언어로 하나씩 구현해 가면서 소스 레벨에서 그 내용을 충실히 이해할 수 있도록
머신러닝 이론의 습득과 실습을 통해 C언어로 CNN 알고리즘을 적용하여 얼굴을 인식할 수 있도록 구현 할 수 있습니다.

[학습목표]
1) C언어로 머신러닝 알고리즘을 구현할 수 있다.
2) C언어로 사람얼굴을 인식하는 머신러닝 소스를 코딩할 수 있다.
● 선수과정 / 후속과정
[과정신청 대상]
머신러닝 알고리즘을 익히고자 하는 대학생 및 직장인

[선수과정]
+ 정혜경의 C 프로그램 과정 이수자 또는 중급 C 언어 구현 가능자

[사후과정]
개발중
● 세부교육내용
[주요 내용]
+ C언어 통합개발환경(CodeBlocks) 설치 및 이해
+ 가설함수와 비용함수 이해
+ Linear Regression 이해 및 C언어 실습
+ Logistic Regression 이해 및 C언어 실습
+ Sigmoid, Softmax function 이해 및 C언어 실습
+ Cross-Entropy Cost Function 이해
+ XOR 문제 해결, Neural Network 이해 및 C언어 실습
+ Back Propagation 이해 및 C언어 실습
+ CNN 알고리즘 이해 및 C언어 실습
+ 사람얼굴인식 머신러닝 C언어 소스 코딩

 

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