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유전체분석과 딥러닝의 활용 -딥러닝 편 (2018)

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유전체분석과 딥러닝의 활용 -딥러닝 편 (2018) 과정정보
수강기간 30일
강의구성 37차시
수강료 무료
과정소개

 

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학습목표
강의목차
차시 강의명
1차시 기계학습1 (아주대 신현정)- 1. Machine learning
2차시 기계학습1 (아주대 신현정)- 2. Modeling task & Machine learning models
3차시 기계학습1 (아주대 신현정)- 3. Decision Trees
4차시 기계학습1 (아주대 신현정)- 4. Regression
5차시 기계학습1 (아주대 신현정)- 5. Machine learning
6차시 기계학습2 (아주대 손경아) - 1. Introduction
7차시 기계학습2 (아주대 손경아)- 2. Supervised Learning
8차시 기계학습2 (아주대 손경아)- 3. Unsupervised Learning-Dimension Reduction(1)
9차시 기계학습2 (아주대 손경아)- 4. Unsupervised Learning-Dimension Reduction(2)
10차시 기계학습2 (아주대 손경아)- 5. Unsupervised Learning-Clustering
11차시 파이썬기초&기계학습실습1 (아주대 손경아)
12차시 파이썬기초&기계학습실습1(2) (아주대 손경아)
13차시 파이썬기초&기계학습실습1(3) (아주대 손경아)
14차시 파이썬기초&기계학습실습1(4) (아주대 손경아)
15차시 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 1. Neural Networks
16차시 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 2. Deep Learning
17차시 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 3. Model Evaluation
18차시 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 4. 기계학습실습2-1
19차시 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 5. 기계학습실습2-2
20차시 딥러닝이론 (아주대 윤덕용) - 1. Introduction
21차시 딥러닝이론 (아주대 윤덕용)- Artificial Neural Network
22차시 딥러닝이론 (아주대 윤덕용)- Convolution Neural Network
23차시 딥러닝이론 (아주대 윤덕용)- Recurrent Neural Network
24차시 딥러닝이론 (아주대 윤덕용)- Autoencoder
25차시 딥러닝이론 (아주대 윤덕용)- Strategy for Training
26차시 딥러닝활용 (테라젠 김종수)- 딥러닝 활용 유전체분석실습(1)
27차시 딥러닝활용 (테라젠 김종수)-유전체분석실습(2)
28차시 딥러닝활용 (테라젠 김종수)-유전체분석실습(3)
29차시 딥러닝활용 (테라젠 김종수)-유전체분석실습(4)
30차시 딥러닝활용 (테라젠 김종수)-유전체분석실습(5)
31차시 딥러닝활용 암유전체연구 1 (KAIST 최정균)
32차시 딥러닝활용-암유전체연구 2 (KAIST 최정균)
33차시 딥러닝모델링실습(1) (아주대 윤덕용)
34차시 딥러닝모델링실습(2) (아주대 윤덕용)
35차시 딥러닝모델링실습(3) (아주대 윤덕용)
36차시 딥러닝모델링실습(4) (아주대 윤덕용)
37차시 딥러닝모델링실습(5) (아주대 윤덕용)