강의 & 퀴즈 Help
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CHAPTER 1. 지능형 교통체계에 대한 이해강의시간01:05:22
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CHAPTER 2. 교통 시스템의 현재와 미래강의시간01:14:17
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CHAPTER 3. 교통 데이터의 이해강의시간01:29:07
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1. 교통 데이터의 관측
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- 2021.02.26
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- 강의시간12:57
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2. 교통 검지 장치
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- 2021.02.26
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- 강의시간13:37
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3. 새로운 종류의 교통 검지 장치
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- 2021.02.26
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- 강의시간09:34
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4. 교통데이터의 관리와 분석
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- 2021.01.04
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- 강의시간19:47
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5. 교통 변수
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- 2021.02.26
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- 강의시간16:10
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6. 기본 교통변수와 교통기본도
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- 2021.02.26
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- 강의시간17:02
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Chapter 3 Quiz
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- 2020.04.29
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CHAPTER 4. 교통류 해석 기초 이론강의시간45:30
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CHAPTER 5. 머신러닝과 회귀분석강의시간44:07
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CHAPTER 6. 데이터의 분류와 활용강의시간01:05:24
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1. 데이터의 분류
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- 2021.02.28
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2. 이진분류
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- 2021.02.28
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3. 다중분류
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- 2021.02.28
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- 강의시간06:42
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4. SVM 클래스 분류
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- 2021.02.28
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5. 활용 예: 뉴욕 택시 수요 예측
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- 2020.03.24
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- 강의시간05:49
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6. 데이터 전처리 및 예측
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- 2021.02.28
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- 강의시간23:21
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Chapter 6 Quiz
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- 2020.04.29
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CHAPTER 7. 교통데이터와 딥러닝 1: 딥러닝의 기초강의시간01:00:39
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1. 퍼셉트론과 활성함수
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- 2021.01.14
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- 강의시간16:49
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2. 다층 퍼셉트론 학습
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- 2021.01.14
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- 강의시간09:22
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3. Back Propagation
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- 2020.03.27
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- 강의시간10:34
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4. Loss Function and Batch Learning
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- 2020.03.27
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- 강의시간12:01
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5. Momentum Method
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- 2020.03.27
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- 강의시간11:53
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Chapter 7 Quiz
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- 2020.04.29
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CHAPTER 8. 교통데이터와 딥러닝 2: CNN, RNN, LSTM강의시간01:08:56
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1. Convolution Neural Network (CNN)
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- 2020.07.01
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- 강의시간17:37
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2. 교통 분야 CNN의 활용 예: 보행자 감지 및 추적
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- 2020.03.27
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3. Recurrent Neural Network (RNN)
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- 2020.03.27
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- 강의시간12:32
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4. Long Short-Term Memory (LSTM)
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- 2020.06.27
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5. 교통 분야 RNN의 활용 예: 이동경로 예측
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- 2020.06.30
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- 강의시간20:47
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Chapter 8 Quiz
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- 2020.04.29
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CHAPTER 9. 교통데이터와 딥러닝 3: 지능형 교통체계강의시간01:26:45
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1. 강화 학습
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- 2020.11.08
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- 강의시간36:31
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2. Q-Learning
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- 2020.11.08
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3. Deep Q-Network
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- 2020.11.08
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- 강의시간11:03
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4. DQN의 활용 예: Atari Game
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- 2020.11.08
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- 강의시간05:31
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5. 교통신호제어의 이해
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- 2020.11.08
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- 강의시간05:28
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6. 강화학습을 이용한 교통신호 제어
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- 2020.11.08
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- 강의시간21:48
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Chapter 9 Quiz
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- 2020.04.29
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★강의 수강 후 의견을 부탁드리겠습니다.★
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