인공지능
오프라인
교육마감

울산 지역특화 현대중공업 맞춤형 교육(1차)

접수일정
2021-04-16 ~ 2021-04-19
교육일정
2021-04-19 ~ 2021-04-30 (월~금, 08~17시) (10 차수)
교육대상
현대중공업 그룹 직원
교육장소
현대중공업 인재개발원
강사명
이상준교수, 이수동교수, 이승호선임, 정용진교수, 김경훈대표이사
정원
24명 (등록인원 : 28명)
교육방식
오프라인
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  • 교육내용
  • Zoom

○ 교육 커리큘럼


일자

내용

강사

4/19

How to apply Machine Learning to problems

정용진교수

(광운대학교)

 - data science and machine learning

 - data science work flow

 - data collection and acquisition

 - data analysis and preprocessing

 - machine learning models

- optimization

- performance

- practical issues

- application examples

4/20

DT의 이해

 - AI 이해하기(AI의 기본 개념, AI 기술과 최신 트렌드)

 - 4차 산업혁명과 기업의 변화(4차 산업혁명의 이해, 산업인공지능 Case Study)

 - 성공적인 DT 수행 방안(DT의 핵심 및 성공요인)

이수동교수

(울산대학교)

Python 기초

 - Python 설치 및 실행

 - Jupyter Notebook 설치 및 이용법 안내

 - 데이터 분석을 위한 Python 기초

    · 함수 만들기

    · ListTuple

    · 문자열 다루기

· 불리언과 조건문

· 반복문

· 라이브러리 활용하기

    · 변수 선언, 함수 호출, 연산, 주석과 인덴트

4/21

데이터의 기본 이해

이수동교수

(울산대학교)

 - 데이터의 중요성

 - 데이터와 문제 유형

- 데이터의 수집 및 저장

- 데이터 전처리

Python을 활용한 데이터 처리

 - 파일 입출력

 - Pandas, Numpy 활용

- 데이터 전처리 실습

4/22

데이터 탐색과 기초통계분석

 - 데이터 탐색 및 분석 개요

 - 데이터 이해를 위한 통계 기초

 - 마크다운을 활용한 데이터 분석 리포팅

 - 탐색적 데이터 분석(EDA) 및 시각화

이수동교수

(울산대학교)

EDA 및 데이터 시각화 실습

 - MatplotlibSeaborn을 활용한 Data 시각화

 - Titanic dataset을 활용한 EDA 실습

4/23

업무 자동화 실습

 - SMTP 메일링

 - 원도우 제어 등

김경훈대표

(코어닷투데이)

4/26

머신러닝 시작하기

 - 머신러닝을 위한 선형대수 및 확률 통계 기초

 - 머신러닝에 대한 이해

 - 지도학습, 비지도학습, 강화학습 개념 이해

 - 모델 선택 및 교차 검증법

이상준교수

(전북대학교)

머신러닝 실습 환경 (Lab)

 - 구글 코랩(Google Colab) 사용법

 - 파이토치(Pytorch) 텐서(Tensor)를 사용한 다차원 데이터 처리

 - Polynomial regression 실습

4/27

지도학습 이론 I

 - 선형 회귀분석(Linear regression)

 - 로지스틱 회귀(Logistic regression)

 - 다중 클래스 분류(Multiclass classification)

 - 결정 트리(Decision tree)

 - Convex optimization 개론 및 서포트벡터머신(SVM)

지도학습 실습 I (Lab)

 - 다중 클래스 분류 구현

 - 서포트벡터머신을 이용한 이진 분류 구현

이상준교수

(전북대학교)

4/28

지도학습 이론 II

 - 뉴럴네트워크의 구성(Artificial Neural Network)

 - 역전파알고리즘(Backpropagation)

 - 손실함수 및 최적화 기법

 - 앙상블 학습 기법

 - 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크

이상준교수

(전북대학교)

지도학습 실습 II (Lab)

 - 뉴럴네트워크를 이용한 회귀 분석

 - 뉴럴네트워크를 이용한 데이터 분류

4/29

비지도학습 이론

 - K-means 클러스터링

 - Mean-shift 클러스터링

 - 그래프 컷 기법(graph-cut method)

 - 차원 축소(principal component analysis)

이상준교수

(전북대학교)

비지도학습 실습 (Lab)

 - K-means clustering 구현 실습

 - MNIST data의 차원 숙소 실습

4/30

KNIME

 - KNIME소개

 - 데이터핸들

이승호선임

(데이타솔루션)