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(2024)〔AI 적용 데이터사이언스 과정〕딥러닝 = Deep learning
통계청 . 통계교육원
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| 자료유형 | 단행본 |
|---|---|
| 서명/저자사항 | (2024)〔AI 적용 데이터사이언스 과정〕딥러닝 = Deep learning / 통계청; 통계교육원. |
| 단체저자명 | 통계청. 통계교육원 |
| 발행사항 | 한국 : 통계교육원 , 2024. |
| 형태사항 | 110p. |
| 총서사항 | 통계교육 |
| 일반주기 |
통계교육원(042-366-6253)
|
| 분류기호 | 310.7 |
| 언어 | 한국어 |
소장정보
목차
목차 일부
1. 파이토치 & 딥러닝
1. 딥러닝의 특징
01. 종단간 기계삭습(End to End Mapping)
02. 특징추출(Feature Extraction)
03. XOR 문제의 해결
2. 인공 신경망(Artificial Neural Network)
04. 타켓/예측(Target/ Predict)
...
1. 딥러닝의 특징
01. 종단간 기계삭습(End to End Mapping)
02. 특징추출(Feature Extraction)
03. XOR 문제의 해결
2. 인공 신경망(Artificial Neural Network)
04. 타켓/예측(Target/ Predict)
...
목차 전체
1. 파이토치 & 딥러닝
1. 딥러닝의 특징
01. 종단간 기계삭습(End to End Mapping)
02. 특징추출(Feature Extraction)
03. XOR 문제의 해결
2. 인공 신경망(Artificial Neural Network)
04. 타켓/예측(Target/ Predict)
05. 손실(Loss) 손실함수(Loss Function)
06. 최적화함수(Optimization)
07. 학습 / 테스트 반복(Test)
2. 파이토치를 활용한 딥러닝 모델링(이미지 처리)
3. 파이토치를 활용한 딥러닝 모델링(자연어 처리)
1. RNN의 탄생 배경
2. RNN의 구조
3. RNN 발전과정
4. ChatGPT API와 Langchain을 활용한 NLP앱 개발
1. 언어모델 Language Model
2. LLM(Large Language Model)
3. GPT
4. ChatGPT(챗GPT)
5. Prompt란?
5. AI 기반 문제해결 및 프로토타입 만들기
1. AI 활용 서비스 사례 알아보기
2. Overview
3. 문제 정의
4. 솔루션 개발
5. 솔루션을 위한 AI 설계
6. Product 및 Go-to Market 전략
6. RAG(검색 증강 생성)
1. 딥러닝의 특징
01. 종단간 기계삭습(End to End Mapping)
02. 특징추출(Feature Extraction)
03. XOR 문제의 해결
2. 인공 신경망(Artificial Neural Network)
04. 타켓/예측(Target/ Predict)
05. 손실(Loss) 손실함수(Loss Function)
06. 최적화함수(Optimization)
07. 학습 / 테스트 반복(Test)
2. 파이토치를 활용한 딥러닝 모델링(이미지 처리)
3. 파이토치를 활용한 딥러닝 모델링(자연어 처리)
1. RNN의 탄생 배경
2. RNN의 구조
3. RNN 발전과정
4. ChatGPT API와 Langchain을 활용한 NLP앱 개발
1. 언어모델 Language Model
2. LLM(Large Language Model)
3. GPT
4. ChatGPT(챗GPT)
5. Prompt란?
5. AI 기반 문제해결 및 프로토타입 만들기
1. AI 활용 서비스 사례 알아보기
2. Overview
3. 문제 정의
4. 솔루션 개발
5. 솔루션을 위한 AI 설계
6. Product 및 Go-to Market 전략
6. RAG(검색 증강 생성)
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