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Python과 텐서플로우를 활용한 딥러닝:8주특강
Python과 텐서플로우를 활용한 딥러닝:8주특강
훈련자격 전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간 09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간) | 2개월 , 8주특강_320시간
교육일정 2019년 03월04일 ~ 2019년 04월26일
교육비용 2,343,680원 K-디지털 트레이닝 훈련과정
교육수당지원 단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급
 


 


교과

​NCS능력단위(요소)

NCS능력단위(요소)시간

Machine Learning​ 

머신러닝 기반 데이터 분석​ 

56 시간​

분석 프로그래밍​ 

프로그래밍 언어활용 

80 시간

BigData 기본 

빅데이터 분석 결과 시각화​ 

56 시간

BigData 기본​ 

분석용 데이터 구축​ 

24 시간

BigData 분석 

통계 기반 데이터 분석​ 

40 시간​

BigData 분석 

텍스트 데이터 분석​ 

40 시간​

BigData 분석​ 

탐색적 데이터 분석​ 

24 시간

 ​총 훈련시간

320 시간​​

 
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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스
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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
분석을위한 Python
  • Python 환경 구축, 변수와 제어문, 자료구조, 함수, 정규표현식, Class
  • numpy와 선형대수, matplotlib, seaborn
  • pandas와 Series &dataframe , finance
  • scipy( Optimization, Interpolation) 와 statistics
  • Linear Regression to Logistic Regression
  • dicision tree, Kmeans, random forest
40H
데이터 분석을 위한 수학
  • 기초 수학
  • (함수, 제곱근, 지수함수와 로그함수, 시그모이드함수, 삼각함수, 수열 등)
  • 미분
  • 선형대수
  • 확률과통계
  • 선형회귀
24H
파이썬 기계학습 Supervisored Learning UnSupervisored Learning ReinForcement Learning DeepLearning
  • 개발환경 구축하기 : Python / Tensorflow 등 설치
  • 간단한 개발환경 구축 테스트 및 직접 새로운 개발환경 구축 실습
  • 선형 회귀 분석
  • 로지스틱 회귀분석 및 Tensorflow에서 구현
  • 다중회귀분석 및 Tensorflow에서 구현
  • MINIST 데이터 소개 및 준비
  • Tensorflow에서 로지스틱/다중회귀분석을 이용한 MINIST 문자분류 실습
64H
Open Framework for DeepLearning
  • scikit-learn, Tensoflow, Keras
  • 인공신경망(Neural Net) - 소개 및 XOR 문제 Tensorflow에서 구현
  • Deep Neural Net 소개 및 Tensorflow에서 구현
  • 여러 종류의 활성화 함수 소개 및 Tensorflow에서 구현
  • Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습
  • Convolutional Neural Network(CNN) 소개 및 Tensorflow구현
  • Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 및 기존 방법들과 비교
  • Recurrent Neural Network(RNN) 소개 및 Tensorflow구현
  • Word2Vec 소개 및 Tensorflow에서 구현
  • 구글 Inception 모델을 이용한 이미지 인식 Tensorflow에서 구현
40H
자연어 처리(NLP)의 작동 원리
DeepLearning을 활용한
자연어처리
[실전]챗봇 서비스 구현
  • 1. NLP란
  • - 자연어 이해, 문맥, 형태소 분석, 구문분석, 의미분석
  • - 전처리, 정규표현식, 감정분석, 기계 번역의 이해
  • - NLP의 기본 Feautre & Parsing
  • - POS 태깅
  • - 개체명 인식(NER)
  • - n 그램과 BOW
  • - TF- IDF
  • - 벡터화, 인코더, 디코더, 정규화
  • - word2vec
  • 2. 챗봇의 구조 및 유형
  • - NLP, Context Analyzer, Decision Maker(Response Generator), Service Manager
  • - 규칙 기반(RuleBased Chatbot) : 검색모델
  • - 머신러닝기반(AI Chatbot) : 생성모델
  • 3. AI Chatbot
  • 3-1. Intent
  • - Tensorflow/Keras를 활용한 CNN 모델 : Text Classification)
  • 3-2. Entity
  • - HMM, SVM 등의 개체명 인식
  • 3-3. DeepLearning 모델을 활용한 Sequential Data 처리
  • - RNN(Seq2Seq , Char-RNN), LSTM 과 GRU , BiDirectional RNN
  • 4. AI Chatbot 서비스 구현
24H
이미지인식의 작동원리
DeepLearning을 활용한 이미지처리 Object Dectection
[실전]얼굴인식을 위한 서비스 구현
  • 1. 머신러닝 기법을 이용한 이미지 처리 방법 이해
  • - 패턴인식소개
  • 2. CNN(Convolutional Neural Network)
  • - 영상인식을 위한 CNN 모델 이해
  • - 대표 CNN 모델들 : Lenet, Alexnet, VGGnet, GoogleLenet
  • - Tensroflow/keras를 활용한 CNN모델 구현
  • 3. DeepLearning을 활용한 Vision Alogrithm
  • - Image Captioning 구현
  • - face detection/recognition
  • - Object Detection
  • - OCR
24H
실전 데이터 분석
프로젝트
  • KaggleData를 활용한 실전 분석
104H

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