파이썬을 활용한 딥러닝 기초 및 응용교육 (온라인 zoom)

  • 전체 학생/대학원생
  • 전체 학년/전체 성별
  • 전체 학과
  • suin@changwon.ac.kr
  • 055-213-2873
  • 온라인 ZOOM
- 딥러닝 기초 지식을 익히고 인공신경망, CNN을 직접 실습해보면서 기본기를 튼튼이하고 자기주도 심화학습을 할 수 있다.
- NLP의 기초를 익히고 문서이해와 감정 분류기, 포털뉴스 검색 실습을 통해 텍스트와 웹검색을 이해하고 설명할 수 있다.
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세부내용

- 교육일시

  ▶ 1차: 2022.12.12.(월)~12.19.(금) 18:10~20:10 (총 5일/10시간 운영)

  ▶ 2차: 2022.12.19.(월)~12.23.(금) 18:10~20:10 (총 5일/10시간 운영)   ※ 1,2차 동일 교육내용

      ※ 교육내용에 맞게 교육시간 분배 (교육내용 참고)

- 교육장소: 온라인 zoom 링크를 통해 진행 예정 (온라인 강의실 바로가기 클릭)

- 문의전화: 055-213-2873 (스마트제조혁신선도대학사업단 권수인)

- 교육내용 

교육명

파이썬을 활용한 딥러닝 기초 및 응용교육

날짜

주제

세부내용

교육시간

비고

1일차

딥러닝 개요 및 선형분류기

1-1. 강의개요

1-2. 딥러닝 개요 및 응용1

1-3. 딥러닝 개요 및 응용2

2-1. Linear Regression 이론1

2-2. Linear Regression 이론2

2-3. Linear Regression 실습

2-4. Binary Classification 이론1

2-5. Binary Classification 이론2

103분

이론/실습

2일차

선형분류기 및 인공신경망

2-6. Binary Classification 실습1

2-7. Binary Classification 실습2

2-8. Softmax Classification 이론1

2-9. Softmax Classification 이론2

2-10. Softmax Classification 실습

3-1. 인공신경망 이론1

3-2. 인공신경망 이론2

3-3. 인공신경망 이론3

3-4. 인공신경망 실습1

3-5. 인공신경망 실습2

123분

이론/실습

3일차

인공신경망 및 

Advanced Topics

3-6. keras 실습1

3-7. keras 실습2

3-8. CNN

4-1. GAN 이론

4-2. 인공신경망 수학적 해석

4-3. PCA/LDA 및 오버피팅

86분

이론/실습


날짜

주제

세부내용

교육시간

비고

4일차

NLP 기초 및 텍스트의 이해

5-1. 실습환경 세팅

5-2. TF-IDF

5-3. 유사도판단

6-1. 문서 이해하기

6-2. 문서 이해하기 - 실습

6-3. 감정분류기 - 데이터 준비

6-4. 감정분류기 - 실습

128분

이론/실습

5일차

웹 검색의 이해

7-1. 포털뉴스 검색기 - 이론

7-2. 포털뉴스 검색기 - 실습

52분

이론/실습

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  • 부터
    까지

    19 명 / 무제한

    접수인원 제한없음

    종료
  • 부터
    까지

    54 명 / 무제한

    접수인원 제한없음

    종료