IT 직무교육

Python과 텐서플로우를 활용한 딥러닝
교육시간 09:30 ~18:00 [주말반] : 총5회수업[37시간] / 마지막 수업일은 7시간 진행
교육일정 2017년 10월 예정_ 『종로점』
교육비용 150만원 교육문의 ☎ 02 . 538 . 3643

 

주제 강의주요내용 시간
Deep Learning을 위한
기반기술
  • -Python을 이용한 기초통계와 선형대수
  • ①기초통계 (확률분포, 추론통계 (가설검정) 및 분산분석)
  • ②선형대수 (행렬과 역행렬, 벡터공간, 고유치, 선형변환, SVD)

  • -Python을 이용한 미적분 (Gradient)
  • ①Sympy (Symbolic Python)
  • ②Python을 활용한 미분과 편미분, 적분
  • ③Gradient Descent algorithm
7.5H
ANN/DL과 모델링 개요
  • -Tensorflow 설치
  • ①Anaconda (Linux 사용법 포함) (단, Windows 가능)
  • ②Tensorflow 설치와 Tensor의 개념

  • -Computation Graph 작성
  • ①개념소개
  • ②다양한 Computation Graph 작성방법

  • -Perceptron 구현
  • ①Single-Layer Perceptron
  • ②MLP (Multi-Layer Perceptron)

  • -ANN 다층모델 구현과 Backpropagation
  • ①다층모델에 의한 ANN 구현
  • ②Backpropagation
7.5H
Regularization과
Batch Normalization
  • -Hyper-Parameter update 방법론과 초기값 설정
  • ①Hyper-Parameter의 초기값 설정
  • ②Hyper-Parameter의 갱신
  • ③Regularization의 개념
  • ④Mini-Batch와 Batch Normalization
7.5H
Tensorflow를 이용한
딥러닝 구현
  • -TensorFlow 이용 기계학습
  • ①Scikit-Learn과 TensorFlow
  • ②TensorFlow와 신경망 이론

  • -TensorFlow 이용 CNN (Convolutional Neural Nets)
  • ①Convolution 계층과 Pooling 계층
  • ②주요 CNN 아키텍처
7.5H
Tensorflow를 이용한
딥러닝 및 활용
  • -Tensorflow 이용 RNN
  • ①Recurrent Neuron과 TensorFlow에서의 RNN
  • ②LSTM (Long Short-term Memory)

  • -Unsupervised Deepleaning
  • ①RBM (Restricted Boltzmann machine)
  • ②Autoencoder

  • -Tensorflow 활용 mini project
  • ①영상인식
  • ②텍스트 분석과 자연어 처리
7H
신청자(필수)
생년월일(필수) 예)820506
수강형태(필수)
결재방법(필수)
교육일정선택(필수)
문의사항

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- 마케팅 및 광고에 활용
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보존 근거 : 고용보험 환급 적정성 심의
보존 기간 : 3년

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- 본인확인에 관한 기록 보존 이유 : 정보통신 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 보존 기간 : 6개월
- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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