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[IT전문가_인공지능] 텐서플로우 기반 딥러닝

[인공지능] 텐서플로우 기반 딥러닝

교육시간 09:30~17:30 [5일 / 35시간]
교육비 회원사 : ₩1,620,000원 (1사 2인이상: ₩1,620,000원/인)
일반사 : ₩1,800,000원 (1사 2인이상: ₩1,620,000원/인)
회원사 10%할인, 1사2인 10%할인
환금액 (예정) 고용보험 비환급
교육장 패스트레인 교육센터(양재동)
교육담당자 윤재훈 / 02-3786-0695 / withyjhoon@kmac.co.kr

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교육과정소개

[교육목적]
  • 텐서플로 기본 사용법을 비롯한 핵심 기술 전달
  • 딥러닝 핵심 알고리즘인 Cost Function과 Gradient Descent Algorithm에 대한 확실한 이해
  • 딥러닝 알고리즘과 텐서플로의 효율적인 연동 기술 습득
  • 개인 또는 회사가 소유한 실제 데이터에 대해 적용할 수 있는 다양한 기술 획득 및 관련 코드 구현

교육일정 및 내용

일시 세부내용
12월 09일
09시30분 ~ 17시30분

1. 수업 개요
  - 수업 범위에 대한 개괄
 

2. 개발 환경 구축
  - 파이썬, 파이참 설치
  - 텐서플로 설치
 

3. 파이썬 리뷰
  - 반복문, 함수, 리스트
 

4. 인공지능 사례
  - 현재 시점의 다양한 사례 나열 및 설명
 

5. Cost Function
  - Cost 함수, 미분
  - Gradient Descent
  - 파이썬 기반
 

6. 텐서플로 기초
  - 상수, 변수, 연산자
 

7. Linear Regression
  - Regression 알고리즘
  - 텐서플로 연동
12월 10일
09시30분 ~ 17시30분

8. 텐서플로
  - placeholder
 

9. Linear Regression
  - 속도/제동거리 데이터
  - loadtxt 함수, unpack
 

10. Cost Function
  - Cost, Gradient Descent
  - 텐서플로 기반
 

11. 파이썬 확장 / Multi-Variable Linear Regression
  - 슬라이싱, numpy
  - fancy 인덱싱
  - 알고리즘 설명
  - 행렬 계산
 

12. Multi Linear 확장
  - trees 데이터셋 연동
  - 데이터 시각화
 

13. 파이썬 객체
  - 클래스 기본 개념 정리
12월 11일
09시30분 ~ 17시30분

14. 교재 정리
  - Neural Networks History
  - Application and Tips
 

15. 데이터 전처리
  - Standardization
  - Normalization
 

16. Logistic Regression
  - Linear Regression 확장
  - 활성 함수, sigmoid
 

17. 파이썬 확장 / stochastic
  - 컴프리헨션
  - decision boundary
  - sgd, mini-batch
 

18. Logistic Regression
  - iris 데이터셋 연동
  - 데이터셋 구분 (train, validation, test)
12월 12일
09시30분 ~ 17시30분

19. SoftMax
  - 알고리즘 설명
  - relu, cross-entropy
  - One-hot encoding
  - 알고리즘 중간 결과
 

20. SoftMax
  - iris 데이터셋 연동
  - softmax 기본 코드 확장

21. 앙상블
  - 성능 향상 기법
  - 클래스 버전
 

22. mini-batch
  - softmax 미니배치 버전
 

23. Queue Runners
  - string_input_producer
  - TextLineReader
  - decode_csv, batch
12월 13일
09시30분 ~ 17시30분

24. 교재 정리
  - Hinton’s summary
 

25. 멀티 레이어
  - mnist 데이터셋
  - xavier 초기화
  - drop-out
 

26. BackPropagation
  - 미분 연쇄법칙
  - 알고리즘 설명
 

27. CNN
  - 교재 설명 및 코드 구현
 

28. TensorBoard
  - 그래프 시각화
 

29. 모델 저장 및 복구
  - 텐서플로 기반
  - pickle, binary data
 

30. 종합 평가