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과정상세

알고리즘으로 배우는 머신러닝, 딥러닝

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집합

교재제공 중급

알고리즘으로 배우는 머신러닝, 딥러닝

4.4

like 167

1,000,000원 (VAT없음)
학습기간
개폐강 확정일 2024.03.08

과정요약

과정요약
학습시간 09:30 ~ 17:30 ( 21시간 ) 난이도 중급
교육비 지원 고용보험 비환급 평가항목 출석률 100%
수료기준 총점 80점 이상시 수료 정원 24 명
교재정보

과정소개




#AI #머신러닝 #딥러닝 #알고리즘 #인공지능

학습목표

  • 머신러닝/딥러닝에 사용되는 핵심 알고리즘을 설명할 수 있다.
  • 알고리즘 활용 실습과 사례를 통해 알고리즘이 머신러닝과 딥러닝에 어떻게 적용되는지 이해할 수 있다.
  • 자신이 속한 사업분야에 최적화된 인공지능 알고리즘을 적용할 수 있다.

학습대상

  • 최신 기술 트렌드를 이해하여 사업의 방향과 조직 운영을 고민하는 실무자/관리자
  • 인공지능 분야를 전반적으로 이해하여 비즈니스에 활용하고자 하는 실무자
  • AI 개발자와 협업하는 시스템 운영자 및 기획자
  • 인공지능 분야의 기술을 심화하고자 하는 개발자
    • 1일차
      • 1. 인공지능 소개
        • 인공지능 개요 및 발전사, 인공지능 적용사례 및 기반기술, 최신 기술개발 현황 09:30 ~ 12:30
      • 2. 머신러닝
        • 지도학습: k-NN, SVM, 의사결정트리, 비지도학습: 클러스터링, PCA, 생성모델, 강화학습: 마코프 프로세스, Deep Q-Learning, 머신러닝 사례 13:30 ~ 17:30
    • 2일차
      • 3. 딥러닝1
        • 신경망 이론 개요, 경사감소법 및 최적화 알고리즘, 역전파 학습 알고리즘, 규제화 알고리즘, 컨볼루션신경망 이론 및 적용예 09:30 ~ 12:30
      • 4. 예제 및 실습1
        • 프레임워크 종류 및 장단점 비교, 딥러닝 프레임워크 활용 및 실습: MLP, 딥러닝 프레임워크 활용 및 실습: CNN (MNIST), 딥러닝 서비스 구현 사례: 패션 이미지 및 자동차 신호 분석 13:30 ~ 17:30
    • 3일차
      • 5. 딥러닝2
        • 심층 신경망 (DBN), RBM & AutoEncoder, 자연어처리에 사용되는 RNN 알고리즘 (LSTM, GRU), 최근 딥러닝의 핵심 기술로 떠오르는 생성모델 GAN 09:30 ~ 12:30
      • 6. 예제 및 실습2
        • 강화학습 실습: Deep Q-Learning, 반복신경망 실습: RNN/LSTM, 생성모델 GAN 실습, 학습자 설문 피드백 13:30 ~ 17:30

수강후기 167

평균평점

4.4 / 5.0

  • 5
    이*은

    2023.12.13

    평소 공부하고 싶었던 인공지능 알고리즘의 수학적 원리를 알기 쉽게 설명해주셔서 정말 유익했습니다.
  • 5
    홍*희

    2023.12.13

    용어 습득 등 목적한 바를 이룸.
  • 5
    김*우

    2023.12.13

    대학교 교수님 수준의 이론과 현업경험을 겸비한 강사 선생님이 최고의 수업을 해주셨어요
  • 5
    정*우

    2023.12.13

    기본개념 공부에 도움이 되었습니다
  • 3.5
    박*일

    2023.08.18

    머신러닝과 딥러닝에대해 이해할수 있게 되었습니다. 실습보다는 이론을 깊게 다루고 있습니다.

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