딥러닝에서 레이어의 개념을 이해하고, 그 중 Linear 레이어와 Convolution 레이어에 대해 보다 자세하게 알아본다.
| - | 목차 | ⏲ 150분 |
|---|---|---|
| 23-1 | 들어가며 | 5분 |
| 23-2 | 데이터의 형태 | 10분 |
| 23-3 | 레이어는 어렵다? | 5분 |
| 23-4 | 딥러닝의 근본! Linear 레이어 | 30분 |
| 23-5 | 정보를 집약시키자! Convolution 레이어 | 35분 |
| 23-6 | 핵심만 추려서 더 넓게! Pooling 레이어 | 20분 |
| 23-7 | 집약된 정보의 복원! Deconvolution 레이어 | 45분 |
- 레이어의 개념을 이해한다.
- 딥러닝 모델 속 각 레이어(Linear, Convolution)의 동작 방식을 이해한다.
- 데이터의 특성을 고려한 레이어를 설계하고, 이를 Tensorflow로 정의하는 법을 배운다.