딥러닝과 신경망을 이해할 수 있다.

-인공지능과 딥러닝
-기계학습 문제 분류
-회귀, 분류 문제의 손실함수

뉴런과 신경망에 대한 이해

-뉴런과 퍼셉트론

-그라디언트 디센트, 활성화 함수, 역전파 알고리즘

-CNN에 대한 이해

연합학습 코딩을 위한 Pytorch 기초 문법 및 모델 구성 방법을 이해하고 작성할 수 있다.

-Pytorch 문법

-Pytorch를 사용한 신경망 구축

-Pytorch를 사용한 MNIST 학습 모델 구축

연합학습이 탄생한 배경을 파악하고,연합학습에 방법론이 어떤것인지 이해한다

-등장 배경

-연합 학습에 대한 이해, 사례

-연합학습 프로세스, 알고리즘, 데이터 보호, 주요 이슈

연합학습을 위한 데이터 전처리 과정및 대표 알고리즘을 이해하고 실습한다

-연합학습 실습을 위한 환경 설정

-IID, Non-IID 데이터 분할 방법

-Fed Avg, Fed SGD 코드 구현

여러개의 클라이언트의 데이터를 학습 하는 연합학습 구조를 실습한다

-Duet 기초

-Duet을 활용한 연합학습 구조

-Duet을 활용한 다중 클라이언트 Mnist 연합학습 구현