JavaScript와 Tensorflow.js로 배우는 머신러닝
주제
AI
훈련목표
JavaScript를 이용한 딥러닝의 원리 이해 및 다양한 web 기반 분야에 적용할 수 있는 기본 지식을 습득한다.
훈련대상
가. JavaScript 기초지식 보유자
교육시간
24시간
커리큘럼
가. 딥러닝 개요
- 딥러닝 도구 및 모델의 종류 이해
- 환경 설정 방법 및 도구 활용 방법 소개
- Neural Network 작동 원리 및 딥러닝 모델 개요
- 경사하강법 및 역전파 알고리즘 이해
- 딥러닝 라이브러리 소개 (tensorflow.js, ml5.js)
- ensorflow.js core API 설명
- ensorflow.js core API 설명
- 연습문제 및 실습
나. 데이터 준비 및 모델 적용
- 딥러닝을 위한 데이터 준비 및 모델 적용 후 성능 검증
- Activation Function 및 Hyper Parameter 설정 이해
- Neural Network Regression Model 구현
- 신경망 구축을 위한 tensorflow.js layers API 설명
- 딥러닝 Classification Model 구현
- MNIST Dataset을 통한 손글씨 인식 실습
- Hyper-parameter 조정을 통한 모델 성능 개선
- 연습 문제 및 실습
다. 지도학습 모델 구현
- tensorflow.js 의 다양한 모델 활용
- Convolutional N.N 알고리즘 이해
- Image 특성 추출 kernel 작동 원리 이해
- pre-trained model 설명
- Transfer-learning 개념
- MobileNet을 이용한 이미지 분류 실습
- ml5.js를 이용한 전이학습 모델 활용
- 연습문제 및 실습
10월
12 more properties
