접수일정 | 2021-04-13 ~ 2021-04-27 |
---|---|
교육일정 | 2021-05-03 ~ 2021-07-15 (월~금, 2~5시간) (44 차수) |
교육대상 | 미취업자, 일반인 등 |
교육장소 | (오프라인 교육장소) 신라대학교 국제교육관 532호 |
강사명 | 김충락/김광백/김병기/김용훈/허경용/김지홍/우영운 |
정원 | 20명내외 (등록인원 : 28명) |
교육방식 | 온오프라인 |
주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
교육구분 | 일정 및 시간 | 과정명(온·오프라인여부) | 주요내용 | |
고급과정 (총160H) | 2021.05.03.~05.07 (13:00~16:30) | 모집단 비교 분석 통계 기법 (온라인) | - 두 모집단의 비교 - 회귀분석 - 냉수대 시기 및 계절별 수온 예측 - 여러 모집단의 분산분석 - 비모수적 통계기법 | |
2021.05.10~05.11 (13:00~17:30) | ||||
2021.05.12.~05.20 (18:00~21:00) | 해상 데이터 관련 기계 학습 (오프라인) | - 의사결정트리(실습) - Entropy/Information gain - Recursive partitioning/pruning - 베이지안 네트워크(실습) - 방향성 비순환 그래프 모델 - Conditional probability table(CPT) - Prim 알고리즘(무향그래프) - Shortest path/Dijkstra 알고리즘(실습) | ||
2021.05.21 (18:00~20:00) | ||||
2021.05.24.~05.31 (18:00~21:00) | 항만물류 관련 패턴 인식 (오프라인) | - OpenCV를 이용한 영상 처리 기초 - 영상 내 객체 탐지 및 패턴 인식 - 항만 데이터 인식 및 AI 적용 실제 | ||
2021.06.01 (18:00~20:00) | ||||
2021.06.02.~06.08 (18:00~22:00) | 컨테이너 인식을 위한 특징 추출 기법 (오프라인) | - 선박 및 컨테이너 영상 개선 기법 - 영상에서의 특징 추출을 위한 적응적 이진화 기법 - 선박 인식을 위한 에지 추출 및 형태학적 처리 기법 | ||
2021.06.21.~06.25 (18:00~22:00) | 머신러닝 심화 (오프라인) | - 인공지능과 수학 및 분류와 군집화 - PCA (주성분 분석) 및 LDA (선형 판별 분석) - Decision Tree(결정 트리) | ||
2021.06.28.~07.05 (13:00~18:00) | 유전자 알고리즘 (오프라인) | - 유전자 알고리즘 개요 및 주요기법, 응용분야 및 응용 사례 - 파이썬 재산분배/냅색 문제/TSP 구현 및 실습 | ||
2021.07.06.~07.14 (13:00~17:00) 2021.07.15. (13:00~15:00) | 컨테이너 스크래치 추출을 위한 클러스터링 기법 (오프라인) | - HCM/K-means/FCM 알고리즘 - FCM 기반 양자화 기법 및 실습 - 컨테이너 스크래치 추출을 위한 퍼지 이진화/FCM 이진화 및 스트레칭 기법 |