인공지능
오프라인
교육중

울산 [2기]사례를 통한 딥러닝 실무 응용(고급과정,야간)

접수일정
2021-05-03 ~ 2021-05-30
교육일정
2021-05-31 ~ 2021-07-23 (월~금, 18~22시) (40 차수)
교육대상
재직자, 창·취업준비자, 대학생 등(프로그래밍 경험이 있는 분)
교육장소
울산정보산업진흥원 2층 울산AI배울랑교
강사명
-
정원
30 (등록인원 : 27명)
교육방식
오프라인
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  • 교육내용
  • Zoom

○ 교육 커리큘럼 


주차

일자

시간

주제

강의내용

강사

1

5/31

4

파이썬 개발 환경 구축

왜 파이썬인가? 파이썬시작하기

파이썬기초 기계가읽을수있는데이터

엑셀파일다루기 PDF파일다루기

신재춘

6/1

4

6/2

4

6/3

4

6/4

4

2

6/7

4

6/8

4

6/9

4

 

 

데이터분석의이해

데이터의 정의 및 분류 데이터셋과 모델의 유형

데이터 전처리 (CSV, Excel, txt 데이터 다루기 포함)

PDF파일다루기

Pandas, Numpy (optional) 실습

데이터수집및저장하기 데이터클리닝하기

데이터탐색과분석 데이터표현하기(시각화등)

웹스크래핑과 API활용방법 텐서플로우와 케라스

6/10

4

6/11

4

3

6/14

4

6/15

4

6/16

4

6/17

4

6/18

4

4

6/21

4

기계학습 및 딥러닝의 이해

(MLP)

기계학습 및 딥러닝 개념

분류 및 회귀 모델

심층신경망 훈련

CNN/RNN 모델, 오토인코더, 전이학습

케라스 활용

미니프로젝트

정진호

6/22

4

6/23

4

6/24

4

6/25

4

5

6/28

4

DNN

<심층 전방향 신경망을 이용한 프로젝트>

EDA 위치데이터 시각화

데이터 전처리 특징 공학

케라스로 모델 만들기

6/29

4

6/30

4

7/1

4

7/2

4

CNN

<컨볼루션 신경망을 사용한 이미지 분류>

컴퓨터 비전과 사물 인식

신경망에 이미지를 입력하는 방법

CNN의 빌딩 블록 전이 학습

김경훈

6

7/5

4

7/6

4

7/7

4

7/8

4

AutoEncoder

<오토 인코더를 이용한 이미지 노이즈 제거>

오토인코더 MNIST데이터셋

기본오토인코더

오토인코더를이용한노이즈제거

오토인코더를사용한문서노이즈제거

7/9

4

7

7/12

4

7/13

4

7/14

4

LSTM

<LSTM>

자연어처리와감성분석 RNN신경망

LSTM신경망 모델아키텍처

모델구성

김경훈

7/15

4

7/16

4

8

7/19

4

7/20

4

7/21

4

7/22

4

7/23

4

※ 교육 주차 및 커리큘럼은 변경 될 수 있습니다.

 



○ 교육생 혜택 

 

- 출석율 70%(28차수, 112시간이상 시 수료증 발급 

- 성적 우수자는 타 AI교육 신청 시 선발 우선권 부여

- 성적 우수자는 AI교육 강사양성으로 강사활동 기회 부여

- 교육이수 후 개별 프로젝트 개발 시 서버 활용 서비스 제공

- 교육 중도 포기자(미 수료자)는 연내 AI교육 수강 불가