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[디지털(DT) : D.S] R활용 인공 신경망으로 이해하는 딥 러닝

인공 신경망 기본원리를 이해하고 다층 퍼셉트론 기반의 딥 러닝 알고리즘을 TensorFlow와 Keras 활용하여 이미지/자연어 처리하는 실습과정

  • PS적용
교육시간 09:00~18:00 [3일 / 24시간]
교육비 (VAT없음) 회원사 : ₩630,000원 (1사 2인이상: ₩630,000원/인)
일반사 : ₩700,000원 (1사 2인이상: ₩630,000원/인)
환금액 (예정) 고용보험 비환급
교육장 KMAC 비즈니스 스쿨
교육담당자 전승희 / 02-3786-0772 / jsh90325@kmac.co.kr
오채우 / 02-3786-0548 / ocw000209@kmac.co.kr

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교육과정소개

[교육목적]
•인공 신경망의 기본 원리를 이해할 수 있습니다.
•다층 퍼셉트론 기반의 여러가지 Deep Learning Algorithm을 TensorFlow와 Keras를 활용하여 이미지 및 자연어 처리 실습 학습할 수 있습니다.
[교육특징]
[지정 교육]
본 교육 과정은 기업 맞춤형 교육 개별 문의시 Customizing 진행 가능합니다.
일시, 장소, 비용, 커리큘럼 등 협의
 

교육일정 및 내용

일시 세부내용
01월 01일
09시00분 ~ 18시00분
Neural Network
•Artificial Neural Network(인공 신경망)
•Gradient Descent(경사하강법)
•Backpropagation Algorithm(역전파 알고리즘)

Deep Neural Network
•Multi-layer Perceptron(다층 퍼셉트론)
•Model Validation(모델 평가 및 선정)
•Overfitting Issue(모델 과적합)
01월 02일
09시00분 ~ 18시00분
Image Processing
•CNN(Convolutional Neural Network)
•합성곱 신경망
•Segmentation

Natural Language Processing(NLP)
•RNN(Recurrent Neural Network)
•순환 신경망
•Word Representation
01월 03일
09시00분 ~ 18시00분
Deep Learning Algorithm
•GAN(Generative Adversarial Network)
•적대적 신경망
•Autoencoder(자기부호화)