"딥러닝네트워크" 검색결과 1-20 / 954건

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  딥러닝을 이용한 얼굴인식 DNN 모델 (Deep Neural Networks) 파이썬으로 구현, 설치 및 실행 방법 상세히 설명

  [목표]본 코드는 얼굴인식을 위한 딥러닝 알고리즘 소스코드입니다.파이썬 및 실행방법을 모르셔도 설치방법 또한 포함되어있습니다.즉, 처음 파이썬을 사용하시는 분도 본인이 구현한 것처럼 ... 순차적으로 따라가 주시기만 하면 됩니다.정말 처음 사용해보시는 분도 할 수 있도록 작성한 코드 및 설명서입니다.구현된 알고리즘은 딥러닝 중 가장 기본이 되는 DNN(Deep Neural ... Networks) 입니다[데이터 설명]Public data로 써 얼굴인식에서 많이 사용되어지는 ORL Database입니다총 40명의 사람으로 구성된 사진이며 사람 당 10장의 사진을

  리포트 | 2페이지 | 5,000원 | 등록일 2019.06.06

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  딥러닝을 이용한 얼굴인식 CNN 모델 (Convolutional Neural Networks) 파이썬으로 구현, 프로그램 설치 및 실행방법 자세히 설명함

  본 코드는 얼굴인식을 위한 딥러닝 알고리즘 소스코드입니다.파이썬 및 실행방법을 모르셔도 설치방법 또한 포함되어있습니다.즉, 처음 파이썬을 사용하시는 분도 본인이 구현한 것처럼 순차적으로 ... 따라가 주시기만 하면 됩니다.정말 처음 사용해보시는 분도 할 수 있도록 작성한 코드 및 설명서입니다.구현된 알고리즘은 딥러닝 중 이미지 인식에서 좋은 효율성을 보여주는 CNN(Convolutional

  리포트 | 2페이지 | 5,000원 | 등록일 2019.06.06

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  딥러닝을 이용한 숫자인식 및 예측 DNN 모델 (Deep Neural Networks) 파이썬으로 구현, 설치 및 실행 방법 상세히 설명

  본 코드는 숫자인식 및 예측을 위한 딥러닝 알고리즘 소스코드입니다.파이썬 및 실행방법을 모르셔도 설치방법 또한 포함되어있습니다.즉, 처음 파이썬을 사용하시는 분도 본인이 구현한 것처럼 ... 순차적으로 따라가 주시기만 하면 됩니다.정말 처음 사용해보시는 분도 할 수 있도록 작성한 코드 및 설명서입니다.구현된 알고리즘은 딥러닝 중 가장 기본이 되는 DNN(Deep Neural ... Networks) 입니다[데이터 설명]Public data로 써 숫자인식에서 가장 기본이 되는 데이터인 MNIST입니다.GPU를 사용하지 않을 시 모두 다사용하는 것은 학습속도거

  리포트 | 2페이지 | 5,000원 | 등록일 2019.06.06

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  딥러닝을 이용한 숫자인식 및 예측 CNN 모델 (Convolutional Neural Networks) 파이썬으로 구현, 설치 및 실행 방법 상세히 설명

  본 코드는 숫자인식 및 예측을 위한 딥러닝 알고리즘 소스코드입니다.파이썬 및 실행방법을 모르셔도 설치방법 또한 포함되어있습니다.즉, 처음 파이썬을 사용하시는 분도 본인이 구현한 것처럼 ... 순차적으로 따라가 주시기만 하면 됩니다.정말 처음 사용해보시는 분도 할 수 있도록 작성한 코드 및 설명서입니다.구현된 알고리즘은 딥러닝 중 이미지 인식에서 좋은 효율성을 보여주는

  리포트 | 2페이지 | 5,000원 | 등록일 2019.06.06

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  딥러닝 (데이터마이닝) 예상문제

  회귀분석에서 딥러닝까지1. 회귀계수 알파와 베타를 구하는 방법을 수식을 이용해 서술하시오.2. 다중회귀모형에서의 미지모수 베타를 구하시오.3. ... CNN의 처리과정을 설명하시오.1) 이미지로부터 Feature을 추출하는 과정2) Feature을 이용하여 딥러닝을 수행하는 것2차원으로 데이터를 처리. ... XOR문제를 딥러닝으로 확장하여 히든레이어 개수를 늘렸더니 전혀 학습되지 않았다. 이 문제를 뭐라고 하는가?Gradient Vanishing problem2.

  시험자료 | 7페이지 | 3,000원 | 등록일 2020.10.15

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  딥러닝 심층강화학습 조사 레포트

  개념3 DQN (Deep Q Network)방금 설명한 인공신경망의 가중치 조정하는 방법으로 머신러닝의 지도학습이 주로 사용되었다. ... 최근 딥 러닝과 빅데이터의 결합이 인공지능의 발전을 가져왔고, 데이터를 구하는 비용은 점차 높아지고 있으며, 데이터가 없으면 AI를 만들기 어려운 상황이다. ... 그리고 현재의 알파고에서 사용되는 딥러닝은 강화학습법을 이용한 DQN기술이다.DQN을 설명하기 전에 다시 강화학습법에 대해 첨언을 해보자면, 강화학습의 최종 목표는 환경과 상호작용하는

  리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2021.06.19

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  AI 이후의 세계 요약정리

  ‘심층학습(딥러닝)’이라는 새로운 학습에 기반한 AI는 왜 갑자기 성공했을까? ... AI 이후의 세계 요점 요약작성일: 2023.11.30책 저자: 헨리 A, 키신저, 에릭슈목차-----1 인간 대신 일을 해주는 존재-----2 ‘심층학습(딥러닝)’이라는 새로운 학습에 ... 플랫폼중국도 국가의 지원으로 성장한 네트워크 플랫폼들이 이미 내수시장을 장악하고 더 넓은 시장으로 확장을 노리고 있다.

  리포트 | 5페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.11.30

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  인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.

  이를 위해서는 몇 가지 주요한 특징이 있습니다:다층 신경망 (Deep Neural Networks): 딥러닝에서 '딥'은 다층 신경망의 깊이를 나타냅니다. ... 다양한 알고리즘: 회귀, 의사결정 트리, 신경망, 서포트 벡터 머신 등 다양한 알고리즘이 사용됩니다.딥러닝 알고리즘의 개념과 특징딥러닝 (Deep Learning)딥러닝은 인공 신경망을 ... 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징딥러닝은 기계학습의 하위 분야로, 인공 신경망을 사용하여 다양한 작업을 자동으로 학습하고 수행하는 기술입니다.

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.01.01

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  딥러닝(Deep Learning) 기술의 활용 방안

  딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep ... 주어진 오리 사진들(데이터)에서2016)”에 따르면 “딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층 ... belief network)의 세가지라고 할 수 있다.

  리포트 | 7페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.07.03 | 수정일 2023.07.12

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  R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지

  이용 학습된 cifar10Net 데이터 획득 classify 학습된 데이터를 이용하여 입력된 이미지를 분류 accuracy 분류된 이미지의 정확도 계산 딥러닝 학습 과정 8 네트워크 ... 사전에 라벨링한 이미지 데이터 cifar10Net 사전에 분류를 위해 학습된 네트워크 options R-CNN 옵션 설정 딥러닝 학습 과정 10 R-CNN 객체 인식 학습차량 간 거리 ... R-CNN 영상 이미지 인식을 이용한 차량간 거리 추정 및 충돌방지 1목 차 개요 개발 환경 딥러닝 학습 과정 시뮬레이션 결과 2객체 인식 (Object detection) 이미지에서

  리포트 | 16페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.06.09

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  딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리

  EEG분석 리뷰 논문에 따르면 EEG분석에 사용된 딥러닝 네트워크 구조는 CNN모델이 40%, RNN 모델이 13%, Autoencoder 모델이 13% 정도 사용된다고 한다.입력되는 ... 내용(1) 딥러닝 기반 EEG 분석딥러닝 기법들은 동작상상, 감정인식 등 EEG 데이터 분류 작업에서 우수한 성능을 보인다. ... 딥러닝 알고리즘은 그 종류마다 과정이 다양하지만 크게는 EEG 데이터 수집과 전처리, 딥러닝 모형 학습, 신호 분류 및 해석의 과정으로 구성된다.

  리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.04.21

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  MATLAB 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기

  딥러닝에서는 다양한 인공신경망 모델이 존재하는데 대표적으로 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), Transformer ... 확률 및 랜덤변수[MATLAB을 이용한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기]담당 교수소속학번이름MATLAB을 이용한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습 예제 실습하기MATLAB이번 ... 정보는 신호를 따라 이동되며 블록에 의해 수정된다.딥러닝딥러닝은 머신러닝의 한 기법으로 계층이 많은 신경망을 사용하여 예측을 수행한다.

  리포트 | 7페이지 | 3,000원 | 등록일 2023.09.20 | 수정일 2023.09.27

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  인공지능 - 인공지능과 딥러닝 활용 사례 및 방안

  딥러닝의 딥(Deep)은 뉴럴 네트워크를 구성하는 숨겨진 레이어의 수를 지칭하는데 기존의 뉴럴 네트워크는 숨겨진 레이어가 2-3개에 불과하지만 딥 네트워크는 150개에 달한다. ... 추출하고자 하는 특징은 미리 훈련되는 것이 아니며 뉴럴 네트워크가 이미지를 보고 훈련하는 것과 동시에 학습한다.(3) 기대효과최근 딥러닝 알고리즘 개선되면서 기술 성능도 향상될 것으로 ... 인공지능인공지능과 딥러닝 활용 사례 및 방안수업명:담당교수:학번:이름:차 례1.최근 인공지능/딥러닝 활용 사례2.인공지능/딥러닝 활용 아이디어1 최근 인공지능/딥러닝 활용 사례(1)

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2021.09.19

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  딥러닝

  딥러닝인공지능 vs 머신러닝 vs 딥러닝 학습방법뉴런 뉴런 (Neuron), 신경세포 신경계를 구성하는 세포 신경망 , 뉴럴 네트워크 (neural network) 신경세포가 연결 ... 층 선들을 조합해 모양을 만듦 세번째 층 코끼리의 코와 눈 등 특징을 조합 네번 째 층 전체 윤곽머신러닝과 딥러닝의 차이점 머신러닝 딥러닝 정보가 정리되어 있어야만 학습이 가능 정보가 ... 2006 년 딥러닝 알고리즘 , 제프리 힌튼 이전 인공신경망 ( 다층 퍼셉트론 ) 의 버전업 역전파 알고리즘의 문제 해결 활성화함수 ( ReLU ) 발견 인공지능 분야는 딥러닝 이전과

  리포트 | 13페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.03.10

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  시계열 분야의 딥러닝

  성능을 능가하며 시계열 작업에도 사용되고 있다.- TCN(Temporal Convolutional Network)이 표준 순환 네트워크와 같은 RNN모델링 보다 성능이 좋고 길이가 ... 과거에는 통계적인 방법에 해당하는 ARMA, ARIMA등의 방법을 사용하여 예측을 하였으나 딥러닝의 성능이 매우 뛰어나다는 점이 밝혀짐에 따라서 최근에는 딥러닝에 대한 적용 및 검증을 ... 시계열 분야의 딥러닝시계열 분야에 있어 딥러닝을 사용하고 있는데 이에 대한 방법으로는 다음과 같다.● Autoencoders● InceptionTime● DeepAR● N-BEATS

  리포트 | 3페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.24

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  DQN과 A2C network를 활용한 CartPole 강화학습 훈련과정 및 code

  산업정보시스템전공 딥러닝 수업을 듣고 프로젝트도 수행했던터라 딥러닝과 강화학습을 조합한 알고리즘에 자연스럽게 관심이 생겼습니다. ... 따라서 실제 구현된 DQN network와 A2C(Advantage Actor-Critic) network의 코드를 실행시키고 분석했습니다.

  리포트 | 16페이지 | 1,500원 | 등록일 2024.04.06

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  경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외 활용사례를 미디어(신문,방송,등) 문헌(대학교재, 논문,전물처널) 등을 조사하여 제출하시기 바랍니다

  기계학습의 여러 알고리즘 중 인공 신경망(artificial neural network)을 모델화하여 만든 알고리즘을 통틀어 딥러닝(deep learning)이라고 하는데, 딥러닝은 ... 딥러닝 알고리즘 작동 초기에는 오작동이 일어날 수도 있다. ... 딥러닝 알고리즘의 개념과 특징4. 인공지능과 다른 산업에 적용한 사례목차1. 서론2.

  리포트 | 5페이지 | 5,000원 | 등록일 2023.12.28

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  스마트정보시스템_자율주행차 기술개발 동향과 전망에 대하여 조사하세요. (자율주행차는 단순히 도로 환경만이 아니라 우리 삶과 연관된 많은 부분에도 큰 변화를 가져올 것입니다. 자율주행차가 각 분야에 미칠 영향에 대하여 조사하세요.)

  즉, 딥러닝 네트워크는 수백만개의 뉴럴 네트워크가 학습을 통해서 복합적으로 연결되면서 그 결과가 출력되는 구조이다. ... 즉, 딥러닝 알고리즘에 의해서 인지·판단·제어 기능이 처음부터 끝가지 네트워크로 구현된다. ... 신경망을 모방하여 학습한 딥러닝이다.

  리포트 | 8페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.03.25

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  인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례

  활용 사례- 언어 번역: 다양한 언어 간의 번역을 딥러닝을 통해 자동으로 수행합니다.- 음성 생성: 딥러닝을 사용하여 사람처럼 자연스러운 음성을 생성합니다.- 이미지 생성: 딥러닝을 ... AI 기술은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 다양한 기술적 측면에서 발전해왔습니다. ... 정의: 딥러닝은 인공신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하고 인식하는 머신러닝의 한 분야입니다. 심층 신경망을 통해 다양한 계층에서 특징을 추출하고 학습합니다.나.

  리포트 | 5페이지 | 1,000원 | 등록일 2024.01.07

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  인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오 [김영평생교육원]

  특징딥러닝은 심층 신경망(DNN; Deep Neural Network)라고도 하는데, 기존 신경망에 층을 증가시킨 심층 신경망을 학습하여 패턴인식이나 추론에 사용하는 것을 말한다. ... 딥러닝이 보여주는 좋은 성능이 여러 분야에서 사용되고 있다. ... 기계 학습, 인공 신경망, 딥 러닝, 인지 컴퓨팅 그리고 뉴로모픽 컴퓨팅 등이 그것이다. ‘머신 러닝’이라는 이름으로 잘 알려진 기계 학습에 대해서 살펴보고자 한다.

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.08.10

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