접수일정 | 2021-04-01 ~ 2021-06-04 |
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교육일정 | 2021.06.07 ~ 2021.07.30 (월~금, 17~21시) (160 차수) |
교육대상 | 미취업자, 일반인 등 |
교육장소 | 센텀벤처타운 7층 |
강사명 | 이성웅 강사/ 남문원 강사 / 박찬우 강사 / 이진은 강사 |
정원 | 25명 내외 (등록인원 : 29명) |
교육방식 | 온오프라인 |
주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
교육구분 | 과정명 | 주요내용 |
기본과정 (160H) | 파이썬 기본 | · 파이썬 기초 문법 - 문장(Statement), 키워드, 식별자(Identifier), 입출력 장치, 명령어, 기본 산술연산자(+, -, *, /) 등 · 파이썬 자료 구조 및 자료 다루기 · 오픈소스를 활용한 연습 · 문제 해결 |
머신 러닝 기본 | · 머신 러닝을 위한 데이터 처리 - 데이터 전처리 - 시각화, 데이터 소스 가공 등 · 머신러닝 설계 및 구현 - 기초 확률과 통계 - 확률 기반의 기계 학습 등 | |
딥러닝 기본 | · 딥러닝 설계 - AI 인공 신경망, 다층 신경망 - 딥러닝 툴 비교 분석 - 텐서플로우를 이용한 다층 신경망 · 심층 신경망을 이용한 문제해결 - 신경망과 CNN - CNN 구조와 지도 학습 - 학습과 손실 함수, 최적화 - CNN을 이용한 문제해결 |
일별 교육 내용
주 | 날짜 (요일) | 교육 내용 |
1주 | 6/7 월 | 첫수업 OT , 파이썬의 특징과 개발환경 구축 및 변수와 데이터타입 연산자 설명 |
6/8 화 | 제어문의 문법과 활용방법을 설명함 | |
6/9 수 | 제어문 실습 및 문자열과 숫자열의 사용하는 방법 및 내장함수 설명 | |
6/10 목 | 문자, 숫자와 타입의 종류 , 형변환 등의 내장함수 설명 | |
6/11 금 | 데이터 처리의 리스트와 컬렉션 의 활용방법 및 설명 | |
2주 | 6/14 월 | 파이썬 함수 와 모듈과 패캐지 에 대한 다형성에 대한 설명 |
6/15 화 | 파이썬의 입출력 , 파일ㅈ어 ,디렉토리 작업에 대한 설명 | |
6/16 수 | 파이썬의 예외처리 기법 및 프로그램 안정성에 대한 설명 | |
6/17 목 | 클래스와 객체의 의미와 이를 구현하는 문법 및 활용에 대한 설명 | |
6/18 금 | 클래스 상속 및 다형성의 개념 구현 및 할용 | |
3주 | 6/21 월 | 인공지능 및 머신러닝 개요 |
6/22 화 | 머신러닝 종류 및 시스템 구축(데이터 전처리) | |
6/23 수 | 머신러닝 지도, 비지도, 강화학습 | |
6/24 목 | 구글 티처블머신(TM) - 이미지 식별, 음성인식 서비스 | |
6/25 금 | 머신러닝 포키즈(ML4K) | |
4주 | 6/28 월 | 프로그래밍 - 블록 코딩, 로직 기초 |
6/29 화 | 데이터 분석하기 - 넘파이, csv, 판다스 | |
6/30 수 | 선형회귀 이론 및 기초 | |
7/1 목 | 선형회귀 구현 및 알고리즘 구현 | |
7/2 금 | 다중 선형회귀 - 데이터 분석 및 예측 구현 | |
5주 | 7/5 월 | 분류 이론, 로지스틱 회귀 |
7/6 화 | 라이브러리를 이용한 분류 구현 | |
7/7 수 | 넘파이를 이용한 분류 알고리즘 구현 | |
7/8 목 | 다중 분류 이론 및 기초 | |
7/9 금 | 다중 분류를 위한 데이터 분석 및 구현 | |
6주 | 7/12(월) | [온라인] 인공신경망 |
7/13(화) | [온라인] CNN | |
7/14(수) | 오리엔테이션 Tensorflow 기초 및 모델 구현 실습 | |
7/15(목) | 간단한 CNN 모델 구현하기 (표정 판별 모델 구현) | |
7/16(금) | tf.data.Dataset을 통한 파이프라인 학습 및 구현 | |
7주 | 7/19(월) | Image를 다루기 위한 preprocessing 학습 (OpenCV 라이브러리 학습) |
7/20(화) | image data augmentation을 통한 데이터셋 구현 학습 | |
7/21(수) | VGG, ResNet등 유명 모델 직접 구현해보기 | |
7/22(목) | keras Applications API을 통한 모델 구현 | |
7/23(금) | 직접 구현한 모델로 문제 해결하기 (게임 킬 로그 모델) | |
8주 | 7/26(월) | 미니 프로젝트 시작 - 프로젝트 기간 1 |
7/27(화) | 프로젝트 기간 2 | |
7/28(수) | 프로젝트 기간 3 | |
7/29(목) | 프로젝트 발표 및 시연 | |
7/30(금) | 수료식 |
교육 과정에 따른 주요 내용은 실제 수업 시 약간의 변경 및 세부 내용이 추가될 수 있음.
강사소개
이종섭
경남정보대학 외래교수
롯데정보통신 정보 시스템 담당
컴퓨터활용, 캐드설계 등 강의 다수
남문원
부산평생교육원 대표
사물인터넷지도사
사물인터넷 AI 전자 강의
X-Optimus 인공지능 자율비행 강의
박찬우
㈜비트시스 기술연구원
부산대학교 정보컴퓨터공학 전공
인공지능, 빅데이터 강의
웹 어플리케이션, 데이터베이스 강의
이진은
㈜비트시스 기술연구원
인공지능, 빅데이터 전문
AI, 웹 어플리케이션 강의
※ 교육관련 문의 : Tel)051-610-0110 E-mail) pipa2100@pipa.or.kr