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Veritas

교육개요
교육 커리큘럼과 강사는 사정에 의해 변경될 수 있습니다.
교육명,를 포함한 교육과정 표
교육명 공통 최신 머신러닝 딥러닝 기술과정
교육기간 2022-12-19 ~ 2022-12-21
교육시간 09:30 ~ 17:30 (하루 7시간, 총 21시간)
교육장 본원교육센터  지도보기
강사
정원 15명
교육비 1,000,000(VAT포함)


교육소개
머신러닝 및 딥러닝의 알고리즘을 이해하고 Scikit-learn과 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우(TensorFlow) 를 활용하여 머신러닝과 딥러닝을 직접 실습해 볼 수 있다.
머신러닝과 딥러닝은 빅데이분석, 이미지 분류 ,예측, 음성인식, 텍스트 분석 등 많은 분야에 활용되고 있다. 본 과정을 통하여 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 분야를 이해하고
겸험해 볼 수 있는 기회을 마련한다.
교육목표
- 파이썬의 기초문법과 라이브러리 사용법을 이해한다.
- 머신러닝과 딥러닝에 구현에 필요한 다양한 파라메터와 하이퍼파라메터등을 이해한다.
- Scikit-learn 을 이용하여 머신러닝을 구현해본다.
- Tensorflow를 이용하여 딥러닝모델을 구현해 본다.
교육대상
- 파이썬을 이용한 데이터분석에 관심이 있는 분
- 머신러닝과 딥러닝을 작동원리를 이해하고 싶은 분
- 머신러닝과 딥러닝을 직접 구현해 보고 싶은분
교육내용

 


 

교육내용

첫째 날 (12월 12일)

1. 파이썬 라이브러리

-      파이썬 기초

-      라이브러리 사용법

-      Pandas, matplotlib를 이용한 데이터 분석

2. 머신러닝

-      데이터 전처리

-      Feature selection

-      경사하강법과 파라메터 최적화

-      규제를 통한 과적합

둘째 날 (12월 13일)

3. 선형모형

        -      KNN분류

        -      로지스틱회귀를 이용한 분류

        -      선형회귀를 이용한 회귀추정

        -      Scikit-learn 라이브러리를 이용한 이진분류 실습

4. 딥러닝

-      신경망 모형의 구조

-      출력층, 손실함수

-      활성화 함수

-      오류역전파

 

셋째 날 (12월 14일)

5. DNN으로 Image Classifier 구현

-      텐서플로우를 활용하여 이미지 전처리

-      MNIST, Fashion MNIST를 활용한 이미지 분류 모형 구현

6. Convolutional Neural Networks(CNN)

-      CNN 아키텍처

-      convolution 연산 및 개념 이해, Stride, Padding

-      Pooling layer

 

 

 

학원의 설립ㆍ운영 및 과외교습에 관한 법률 시행령에 따라 다음과 같이 수강료를 환불해드립니다.

  1. 반환기한 : 반환사유가 발생한 경우 반환기준에 따라 반환사유 발생일로부터 5일 이내에 교습비등을 환불해 드리겠습니다.
  2. 반환기준
    • 1) 교습을 할 수 없거나 교습장소를 제공할 수 없게 된 날을 기준으로 이미 납부한 교습비등을 일할 계산한 금액을 환불해 드리겠습니다.
    • 2) 교습기간이 1개월 이내인 경우, 다음과 같이 환불해 드리겠습니다.
      - 교습시작 전 : 이미 납부한 교습비등의 전액
      - 총 교습시간 1/3 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 2/3에 해당하는 금액
      - 총 교습시간 1/2 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 1/2에 해당하는 금액
      - 총 교습시간 1/2 경과 후 : 반환하지 않음
    • 3) 교습기간이 1개월을 초과하는 경우, 다음과 같이 환불해 드리겠습니다.
      - 교습시작 전 : 이미 납부한 교습비등의 전액
      - 교습시작 후 : 반환사유가 발생한 해당월의 반환 대상 교습비등(교습기간 1개월 이내 기준 산출금액)과 나머지 월의 교습비등 전액을 합산한 금액