확장형 소스코드 템플릿을 활용한 딥러닝 실습

이승호

doi:10.6109/jkiice.2023.27.11.1334

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승호 (한국기술교육대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제11호

발행연도: 2023.11

수록면: 1,334 - 1,344 (11page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.11.1334

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딥러닝(deep learning)은 머신러닝(machine learning)의 하위 카테고리로 인공신경망 방법론 중 하나이다. 새로운 데이터의 생성과 컴퓨터의 고속처리 능력 향상으로 딥러닝 기술은 더욱 주목받게 되었고 특히 비정형 데이터 처리 및 분석에 뛰어난 능력을 보여왔다. 다양한 영역에서 데이터 분석에 대한 수요가 증가하면서 딥러닝 교육에 대한 요구가 높아지고 있다. 그럼에도 불구하고 딥러닝 기술은 기법이 다양하며 프로그래밍 언어로 구현된 특성상 딥러닝 교육이 단기간에 체계적으로 이뤄지기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 소스코드 템플릿을 사용하여 딥러닝 모델의 가장 밑바탕이 되는 완전계층(fully connected layers)으로 구성된 신경망에서 시작하여 가장 널리 사용되고 있는 딥러닝 기법 중 하나인 컨볼루션 신경망까지 확장성 있게 다루는 딥러닝 실습 교육 방법을 제안하고자 한다. 실제 강의운영 사례를 바탕으로 차시별 교육 내용 및 소스코드 템플릿을 본 논문에서 제공한다.

#딥러닝 #딥러닝 교육 #심층신경망 #컨볼루션 신경망 #Deep learning #Deep learning education #Deep neural network #Convolutional neural network (CNN)

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