Tensorflow 기반 딥러닝 핵심과 활용(입문자 중심) - 무료

교육일정

04월20일 ,04월27일
주말(15시간) 9시~18시
판교 1label.lectureRoom /정원 24label.person 강사 김수현 현재신청 24명 type.enrollinfo.none type.lecturestatus.finish
05월13일~ 05월14일
주간(15시간) 9시~18시
가산 1label.lectureRoom /정원 24label.person 강사 김수현 현재신청 18명 type.enrollinfo.none type.lecturestatus.finish
06월24일~ 06월25일
주간(15시간) 9시~18시
판교 1label.lectureRoom /정원 24label.person 강사 김수현 현재신청 15명 type.enrollinfo.none type.lecturestatus.finish

label.lecture.goal

본 과정은 이미지 인식 분야를 중심으로 한 딥러닝 핵심 기술 요소를 학습하고 딥러닝의 핵심 요소인 데이터 전처리, 파라미터 초기화, 활성화 함수, 손실함수, 정규화, 오차역전파 및 최적화 알고리즘을 실무 적용하는 과정임.

label.lecture.content

컴퓨터 비전의 역사와 이미지 분류 절차
- 컴퓨터 비전의 역사
- 이미지 분류 절차
손실함수와 최적화 알고리즘
- 주요 손실함수 알고리즘의 이해와 구현
- 주요 최적화 알고리즘의 이해와 구현
오차 역전파의 이해와 구현
- 계산 그래프와 연쇄 법칙 (Chain Rule)
- 역전파 (Back Propagation)
- Network Layer 구현
- 오차역전파법을 적용한 신경망 구현
CNN 기본 아키텍처
- CNN Layer Architecture
- CNN 모델 만들기 실습
신경망 학습의 핵심 요소
- 데이터 전처리 (Data Preprocessing)
- Wight 초기화
- 활성화함수(Activation Functions)
- Normalization & Regularization
- 최적화 (Optimization)
CNN 아키텍처 모델 분석과 활용
- CNN 주요 아키텍처 모델 분석
- CNN 아키텍처 모델 분석과 활용

label.lecture.target

수강 대상
★ 해당 과정은 선수지식이 없는 입문자 중심 과정입니다.

- AI 제품 및 서비스 개발자, 기획자, 컨설턴트, 기술지원자
- 딥 러닝의 핵심 기술요소와 구현 방법에 관심이 있는 자
- Tensorflow 기반 딥러닝 프레임워크 및 네트웍 활용 기법을 알고자 하는 자
- ‘Python과 TensorFlow로 배우는 머신러닝과 딥러닝의 이해’ 수강자

신청 자격
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능

- 교육신청은 대기상태로 협회의 교육 승인 후 수강이 가능합니다.
- 교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있으니 이 점 참고하시기 바랍니다.
- 개강안내 메일 및 문자는 교육 승인되신 분들에 한하여 개강 일주일 전에 발송됩니다.
- 과정별 모집인원에 따라 변동 및 폐강 될 수 있으며, 이는 개강 일주일 전에 확정됩니다.


패널티 안내


선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.

- 신청 후 개인사정에 의해 교육 당일 사전 연락없이 결석 시.
- 신청 후 개강 3일 이내에 수강 취소한 경우.
- 강좌 미수료 시.
- 교육담당자에게 별도 전달 없이 20분 이상 자리를 이탈하는 경우

패널티를 3회 이상 부여받은 수강생은 3개월 간 수강제한 처리됩니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 개인 포함 재직 중이신 회사의 모든 임직원은 3개월 수강제한을 받습니다.
     

label.course.center

[판교 교육장] 재직자:031-606-9319, 채용예정자:031-606-9316
[가산 교육장] 재직자:02-6278-9353, 채용예정자:02-6278-9352

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선수과정

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Tensorflow 기반 딥러닝 핵심과 활용(입문자 중심) - 무료

후수 과정

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