Python-딥러닝
파이썬을 활용한 딥러닝
현장 프로젝트에서 많이 쓰이는 접근방법, 경향및 경험을 공유해드리며 시간 대비 많은 것을 쉽게 공부하는 법을 전수해드리겠습니다.
| 파이썬을 활용한 딥러닝 | |
| 날짜 | 2019.11.01(금)~ |
| 시간 | 19:00-22:00 (3시간) |
| 가격 | 48,000원 |
| 장소 | 서울특별시 강남역 4번출구 인근(개별문자안내) |
| 준비물 | 개인노트북(선택) |
강의 특징
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5명 이내의 소수정예 시스템
원활한 강의 진행과 수강생들의 네트워킹 가능
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현직 CEO의 직강
대기업과 공기관이 원하는 수준에 도달할 수 있도록 지원
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오늘배워 내일쓰는 실무중심
이론+실습 병행으로 시룸에 바로 적용가능한 효율성 높은 교육
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커리어의 시작!
배움의 열정이 있는 분들에게는 본인 희망시 당사 인력 Pool 등록
추천 대상
강사 소개
세부 커리큘럼
| 1회차 | 1단원: Hello Tensorflow | |
| 이론 | - Linear Alebra(선형대수) -Neural Net의 이해 | |
| 실습 | -Neural Net 코드 이해 및 실행 | |
| 2단원: Deep Learming 요소기술 이해 | ||
| 이론 | -딥러닝 요소기술의 이해 -활성화함수, Backpropagation, Batch Normalization 등 -최적화 | |
| 실습 | -Neural Net 코드 이해 및 실행 -딥러닝 코드 실행 및 최적화 실습 | |
| 2주차 | 3단원: CNN의 이해 | |
| 이론 | -CNN의 이해 -CNN요소기술 및 적용예시 -Google Net, VGGNet, ResNet의 이해 -이미지 분류, 객체인식 등의 이해 및 적용 예시 | |
| 실습 | -CNN 코드 이해 및 실행 -CNN 코드 최적화 실습 | |
| 4단원: RNN / LSTM의 이해 | ||
| 이론 | -RNN의 이해 및 적용예시 -LSTM의 이해및 적용예시 -Word2Vec -Seq2Seq (Attention) | |
| 실습 | -RNN/LSTM 코드 이해 및 실행 -RNN/LSTM/Seq2Seq 코드 실행 및 최적화 실습 -Word2Vec 코드 실행 및 최적화 실습 | |
DSCAMP 수강혜택
- 1데이터플로의 DSCAMP 교육 수료증 제공
- 2당사의 기술자 인력 Pool 등록의 기회
- 3중급 또는 고급 데이터 분석 및 인공지능 전문가 과정 수강시 혜택 추가 적용
- 1본 강의 준비물은 개인노트북(선택)입니다. 실습 과정이 포함되어 있으므로 지참을 추천드립니다. 개인노트북 지참이 어려운 경우 전반적인 리뷰와 소스코드 전달해드립니다.
- 1수강인원에 따라 장소는 변경될 수 있습니다. 변경시 개별 문자 안내드립니다.
- 2문의사항은 문의 게시판 이용 부탁드립니다.