인공지능
온오프라인 http
교육중

부산 해상 및 항만 물류 인공지능 알고리즘 기반 실무 교육

접수일정
2021-07-28 ~ 2021-08-11
교육일정
2021.08.17 ~ 2021.11.02  (주중,  2~4시간) (45 차수)
교육대상
미취업자, 일반인 등
교육장소
(오프라인) 신라대학교 국제교육관 532호
강사명
김광백/김충락/송두헌/우영운/김용훈
정원
20명내외 (등록인원 : 21명)
교육방식
온오프라인
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  • 교육내용
  • Zoom

교육구분

과정명/강의기간

주요내용

고급과정

(160H)

냉수대 분석을 위한 인공지능 기법

/항만 물류 및 해상 관련 심층 신경망

[8.17-8.30(-), 14:00~18:00(4H)]

(오프라인강의)

(*8.16(월) - 대체공휴일,휴강) 


- 항만 및 물류 데이터 분석을 위한 클러스터링 기법

- FCM 클러스터링 알고리즘

- FCM 클러스터링 알고리즘 C# 프로그램 실습

- 딥 기반 퍼지 클러스터링 알고리즘

- 퍼지 지도 학습 알고리즘

- 퍼지 학습 알고리즘 C# 프로그램 실습

- 퍼지 딥러닝 구조 및 알고리즘 및 적용 방법

- 인공지능 기반 영상 처리 기술

- 인공지능 기반 영상 처리 C# 프로그램 실습

- 비정량적 데이터 처리를 위한 인공지능 개선 기법 및 C# 프로그램 실습

머신러닝 기법 이용

[9.01-9.08(-), 14:00~18:00(4H)],

[9.09-9.10(-), 18:00~21:00(3H)]

(온라인강의)

- 통계학과 인공지능

- R 설치 및 활용

- 기술통계

- 확률 및 분포

- 두 모집단의 비교

- 회귀분석

- 여러 모집단의 분산분석

- 비모수적 통계기법

딥러닝 활용 /스마트 항만 응용

[9.13-9.17(-), 19:00~22:00(3H)],

[9.18(), 9.25() 10:00~13:00(3H)],

[9.24(), 9.27-9.29(-), 19:00~22:00(3H)]

(온라인강의)

- 인공지능의 기본 개념

- 통계적 인공지능의 발전 과정

- 분류 문제와 모델 평가

- 감독/비감독 학습

- 앙상블 학습과 통계

- 강화학습의 기초 이론

- 항만 물류 데이터 처리를 위한 강화학습과 딥러닝

- 대화형 인공지능

- 최근의 응용 결과

유전자 알고리즘 심화

[10.01-10.15(-), 18:00~22:00(4H)]

(오프라인강의)


- 유전자 알고리즘의 처리 과정 및 주요 기법

- 유전자 알고리즘의 주요 응용 분야 및 사례

- 자동차 운송 선박에서 선적 최적화를 위한 유전자 알고리즘의 적용 방안 및 활용 결과

- 조합 최적화 문제 해결을 위한 유전자 알고리즘 실습(파이썬 이용)

- 최대 가치의 컨테이너 선적을 위한 유전자 알고리즘 실습(파이썬 이용)

- 효과적 해상 물류를 위한 선박 기항 순서 결정을 위한 유전자 알고리즘 실습(파이썬 이용)

- 신경망과 유전자 알고리즘을 함께 활용하는 NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies) 알고리즘 개요

- 신경망과 유전자 알고리즘을 함께 활용하는 NEAT 알고리즘 실습 #1

- 신경망과 유전자 알고리즘을 함께 활용하는 NEAT 알고리즘 실습 #2

- 신경망과 유전자 알고리즘을 함께 활용하는 NEAT 알고리즘 실습 #3

해상 데이터 관련 기계 학습 기법

[10.25-11.01(-), 18:00~21:00(3H)],

[11.02(), 18:00~20:00(2H)]

(오프라인강의)


- Yolo4+haar cascade detection

- #1 실습 YOLO+harr cascade detection

- Yolo4 학습 실무 이론 및 실습

- Reinforcement learning part 1 - 기초이론, MP

- #2 실습 part1

- Reinforcement learning part 2 - MRP, MDP

- #3 실습 part2

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