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Veritas

교육개요
교육 커리큘럼과 강사는 사정에 의해 변경될 수 있습니다.
교육명,를 포함한 교육과정 표
교육명 공통 이상행위 탐지를 위한 최신 머신러닝 기술
교육기간 2022-12-12 ~ 2022-12-16
교육시간 09:30 ~ 17:30 (하루 7시간, 총 35시간)
교육장 영우글로벌러닝  지도보기
강사 머신러닝 전문강사
정원 15명
교육비 1,800,000원 (VAT별도)


교육소개
[교육특징]
머신러닝 및 딥러닝의 알고리즘을 이해하고 Scikit-learn과 딥러닝 프레임워크인를 활용하여 이상행위 탐지를 위한 머신러닝을 직접 실습해 볼 수 있다.

[교육개요]
머신러닝, 빅데이분석, 이미지 분류 ,예측, 음성인식, 텍스트 분석 등 많은 분야에 활용되고 있다. 본 과정을 통하여 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 분야를 이해하고 사이버분야의 적용을 경험해 볼 수 있는 기회을 마련한다.
교육목표
- 파이썬의 기초문법과 라이브러리 사용법을 이해한다.
- 머신러닝 구현에 필요한 다양한 파라메터와 하이퍼파라메터등을 이해한다.
- Scikit-learn 을 이용하여 머신러닝을 구현해본다.
- 이상행위 탐지를 적용 및 구현해 본다.
교육대상
[선수지식]
- 파이썬 기초 문법
- 기초 수학

[교육대상]
- 파이썬을 이용한 데이터분석에 관심이 있는 분
- 머신러닝 작동원리를 이해하고 싶은 분
- 사이버분야의 머신러닝을 직접 구현해 보고 싶은 분

교육내용

 

■ DAY 1 (12/12)

1. 파이썬 라이브러리

  - 파이썬 기초

  -  라이브러리 사용법

  -  Pandas, matplotlib를 이용한 데이터 분석





■ DAY 2 (12/13)

2. 머신러닝

  - 데이터 전처리

  - Feature selection

  - 경사하강법과 파라메터 최적화

  - 규제를 통한 과적합





■ DAY 3 (12/14)

3. 선형모형

  - KNN분류

  - 로지스틱회귀를 이용한 분류

  - 선형회귀를 이용한 회귀추정

  - Scikit-learn 라이브러리를 이용한 이상행위  탐지실습





■ DAY 4 (12/15)

4. 딥러닝

  - 신경망 모형의 구조

  - 출력층, 손실함수

  - 활성화 함수

  - 오류역전파

5. DNN으로 Image Classifier 구현

  - MNIST, Fashion MNIST를 활용한 이미지 분류 모형 구현





■ DAY 5 (12/16)

6. Convolutional Neural Networks(CNN)

  - CNN 아키텍처
 
  - convolution 연산 및 개념 이해, Stride, Padding

  - Pooling layer를 사용한 이상행위 탐지 실습

 

 

 

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
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    • 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