파이썬을 활용한 딥러닝 기본

교육과정AI 아카데미딥러닝

일수/시간	4일 / 32시간 (09:00~18:00)	강사	한컴아카데미 전문강사
과정매니저	정승호 (031-622-7684)
교육비	990,000원 (VAT포함)
실습장비	Virtual Box, Tensorflow, python
정원	20명

전체 교육일정

교육일정	신청마감일	수강신청	교육장소
2024.12.23(월) ~ 2024.12.27(금)			분당교육센터

과정개요

파이썬을 이용하여 최근 인기를 모으고 있는 딥러닝 프레임웍인 텐서 플로우를 이용하여 인공신경망을 학습시키는 과정입니다. 딥뉴럴 네트워크의 기본 개념과 학습 방법을 통해 기업내에 쌓여 있는 데이터를 이용하여 문제 해결 방법을 찾을 수 있습니다. 이미지를 효과적으로 학습할 수 있는 CNN과 자연어 처리를 도와주는 RNN 을 이용하여 다양한 문제 해결을 할 수 있습니다.

* 필수 필요 선수지식 : 공업수학, 통계 기본 개념, 파이썬 기초지식
* 실습환경 : Virtual box, Python, Tensorflow

특이사항

교육목적

- 딥러닝에 대한 이해도를 높이고 딥러닝 프레임웍을 활용한 어플리케이션 개발이 가능
- 기업내에 쌓여있는 데이터의 활용도를 높일 수 있음
- 저렴한 비용의 데이터 처리 방법을 오픈소스를 활용하여 구성할 수 있음

교육대상

- 딥러닝을 이용하여 문제 해결을 하고자하는 개발자
- 딥러닝과 구글 텐서플로우에 관심이 있는 개발자

교육내용

구분	목차	세부내용
1일차	- 딥러닝 소개 Overview - 간단한 파이썬 소개	- 딥러닝의 개요 - 파이썬의 개요 및 기본 프로그래밍 문법 - 데이터 처리를 위한 패키지 소개 (Numpy, Pandas) - 딥러닝 프레임웍 텐서플로우 설치 및 개발환경설정
2일차	- 딥뉴럴 네트워크 기본	- 딥뉴럴네트워크를 이해하기 위한 기본개념 - 지도 학습, 비지도 학습, 강화학습 소개 - Linear regression, Multivariable regression, Mutinomial classification의 이해 및 실습 - 학습을 위한 어플리케이션 작성의 기본개념
3일차	- Convolutional Neural Network	- Convolutional Neural Network 개념 - CNN을 활용한 네트워크 구성 - CNN 활용 예제 실습 - AlexNet, GoogleNet, ResNet 개념 - ImageNet의 이미지 Classification 예제
4일차	- Recurrent Neural Network 및 Mini project	- Recurrent Neural Network 개념 - 자연어처리를 위한 RNN 예제 - LSTM, GRU 를 통한 활용 - charRNN 실습 - Deep Learning을 활용한 mini project

* 실습내용_딥러닝 프레임웍 텐서보드예제

첨부파일

[과정소개서]_파이썬을 활용한 딥러닝기본.pdf