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Veritas

교육개요
교육 커리큘럼과 강사는 사정에 의해 변경될 수 있습니다.
교육명,를 포함한 교육과정 표
교육명 공통 텐서플로우로 구현하는 딥러닝
교육기간 2022-12-12 ~ 2022-12-16
교육시간 09:30 ~ 17:30 (하루 7시간, 총 35시간)
교육장 영우글로벌러닝  지도보기
강사
정원 15명
교육비 1,800,000원 (VAT별도)


교육소개
[교육특징]
전세계 개발자가 가장 많이 선택한 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우(TensorFlow) 를 활용하여 딥러닝의 기초를 학습하고 실습을 통해 구현한다.

[교육개요]
딥러닝은 이미지 분류 ,예측, 음성인식, 텍스트 분석 등 많은 분야에 활용할 수 있다. 딥러닝 학습을 시작하기 위해 알아야 할 기초 개념을 이해하고 예제로 학습한다. 본 과정을 통하여
개발자로의 역량을 키우고 데이터 분석, 딥러
닝, 인공지능 분야에 활용할 수 있는 기반을 마련한다.
교육목표
- 딥러닝의 기본 원리와 이론적 배경을 이해한다.
- TensorFlow Framework 구성을 이해하고 이를 활용하여 DNN, CNN, RNN과 같은 딥러닝 기본 모델을 구현해본다.
- 최적화/정규화/하이퍼파라미터 튜닝을 이해하고 성능 향상을 위한 방법들을 실습해본다.
교육대상
[선수지식]
- 파이썬 기초 문법
- 판다스, 넘파이, 데이터 시각화

[교육대상]
- 파이썬이 무엇인지 알고 기초적 활용이 가능한 개발자
- 딥러닝 모델을 직접 구현해보며 이해하고 싶은 개발자
- 사이버분야의 딥러닝을 구현해보고 싶으신 분

교육내용

 

■ DAY 1 (12/12)

1. 딥러닝의 개요
  - 인공지능, 딥러닝 개념 이해
  - 텐서플로우의 기초

2. 심층 신경망 구성 및 학습
  - 신경망 모형의 구조
  - 출력층, 손실함수
  - 활성화 함수 
  - gradient descent, back propagation



■ DAY 2 (12/13)

3. 최적화 방법론의 이해 및 프로세스
  - optimization
  - Hyper parameter tuning
  - overfitting 문제의 해결



■ DAY 3 (12/14)

4. DNN으로 Image Classifier 구현
  - 텐서플로우를 활용하여 이미지 전처리
  - MNIST, Fashion MNIST를 활용한 이미지 분류 모형 구현



■ DAY 4 (12/15)

5. Convolutional Neural Networks(CNN)
  - CNN 아키텍처
  - convolution 연산 및 개념 이해, Stride, Padding
  - Pooling layer
  - 텐서플로우를 사용한 CNN Image Classifier 구현
  - CNN 확장 : VGG, Inception, ResNet etc.
  - Transfer Learning의 활용



■ DAY 5 (12/16)

6. Recurrent Neural Networks(RNN)
  - RNN 기본 개념과 원리
  - Long-Short Term Memory Networks(LSTM)
  - Char-RNN을 활용한 text generator 구현

 

학원의 설립ㆍ운영 및 과외교습에 관한 법률 시행령에 따라 다음과 같이 수강료를 환불해드립니다.

  1. 반환기한 : 반환사유가 발생한 경우 반환기준에 따라 반환사유 발생일로부터 5일 이내에 교습비등을 환불해 드리겠습니다.
  2. 반환기준
    • 1) 교습을 할 수 없거나 교습장소를 제공할 수 없게 된 날을 기준으로 이미 납부한 교습비등을 일할 계산한 금액을 환불해 드리겠습니다.
    • 2) 교습기간이 1개월 이내인 경우, 다음과 같이 환불해 드리겠습니다.
      - 교습시작 전 : 이미 납부한 교습비등의 전액
      - 총 교습시간 1/3 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 2/3에 해당하는 금액
      - 총 교습시간 1/2 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 1/2에 해당하는 금액
      - 총 교습시간 1/2 경과 후 : 반환하지 않음
    • 3) 교습기간이 1개월을 초과하는 경우, 다음과 같이 환불해 드리겠습니다.
      - 교습시작 전 : 이미 납부한 교습비등의 전액
      - 교습시작 후 : 반환사유가 발생한 해당월의 반환 대상 교습비등(교습기간 1개월 이내 기준 산출금액)과 나머지 월의 교습비등 전액을 합산한 금액