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인적자원 양성 및 역량강화, 최신 트렌드와 이슈를 제시하는 KMAC 교육연수
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[IT전문가 : 딥러닝] 텐서플로우 기반 딥러닝

텐서플로 기본 사용법을 비롯한 핵심 기술

  • PS적용
교육시간 09:00~18:00 [5일 / 35시간]
교육비
*맞춤형 교육 별도 문의
환금액 (예정) 고용보험 비환급
교육장 .
교육담당자 전승희 / 02-3786-0772 / jsh90325@kmac.co.kr
송민수 / 02-3786-0178 / hollymounts@kmac.co.kr

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교육과정소개

[교육목적]
•딥러닝 핵심 알고리즘인 Cost Function과 Gradient Descent Algorithm에 대해 이해합니다.
•딥러닝 알고리즘과 텐서플로의 효율적인 연동 기술을 습득합니다.
•개인 또는 회사가 소유한 실제 데이터에 대해 적용할 수 있는 다양한 기술 및 관련 코드를 구현합니다.
[교육특징]
※  본 교육과정은 기업/기관 맞춤형 교육(In-house)으로 온라인·오프라인 형태로 협의 운영 가능하니 문의바랍니다.

교육일정 및 내용

일시 세부내용
00월 00일
09시00분 ~ 18시00분

1. 과정 개요
•수업 범위에 대한 개괄

2. 개발 환경 구축
•파이썬, 파이참 설치
•텐서플로 설치

3. 파이썬 리뷰
•반복문, 함수, 리스트

4. 인공지능 사례
•현재 시점의 다양한 사례 나열 및 설명

5. Cost Function
•Cost 함수, 미분
•Gradient Descent
•파이썬 기반

6. 텐서플로 기초
•상수, 변수, 연산자

7. Linear Regression
•Regression 알고리즘
•텐서플로 연동
00월 00일
09시00분 ~ 18시00분

8. 텐서플로
•placeholder

9. Linear Regression
•속도/제동거리 데이터
•loadtxt 함수, unpack

10. Cost Function
•Cost, Gradient Descent

11. 파이썬 확장 / Multi-Variable Linear Regression
•슬라이싱, numpy
•fancy 인덱싱
•알고리즘 설명
•행렬 계산

12. Multi Linear 확장
•trees 데이터셋 연동
•데이터 시각화

13. 파이썬 객체
•클래스 기본 개념 정리
00월 00일
09시00분 ~ 18시00분

14. 교재 정리
•Neural Networks History
•Application and Tips

15. 데이터 전처리
•Standardization
•Normalization

16. Logistic Regression
•Linear Regression 확장
•활성 함수, sigmoid

17. 파이썬 확장 / stochastic
•컴프리헨션
•decision boundary
•sgd, mini-batch

18. Logistic Regression
•iris 데이터셋 연동
•데이터셋 구분 (train, validation, test)