[Python과 텐서플로우를 활용한 딥러닝 기본 향상과정] 1일차

http://acornedu.co.kr/incumbent/edu_detail.jsp?seq=77

에이콘아카데미 공식홈페이지

교육기간 : 10/12, 10/19, 10/26, 11/2, 11/9 (매주 토요일)

교육시간 : 09:30 ~ 17:30 (중식 12:30 ~ 13:30) [총 35시간]

교육장소 : HBI 기술연구소 에이콘아카데미 종로학원 (서울특별시 중구 다동88 동아빌딩15층)

 

 강사 : 전성일

 

1일차 세부과정

1. Deep Learning 정의와 AI이해, 개발환경 설정

  1.1 딥러닝 정의와 AI이해

        - 각 분야에 가지고 있는 데이터에서 필요한 정보를 가공하는것에서 경쟁력을 찾아야 한다.

        - AI(Artificial Intelligence) - 인공지능

        - 인공지능로봇 (Boston Dynamics)

          https://www.youtube.com/watch?v=4o0FZalxIYw

 

       - 딥러닝(Deep Learning) = 신경망(Neural Network)

       - 미분/적분, 선형대수(백터, 행렬), 확률/통계, 회귀분석 의 기초적인 수학 지식필요!!

 

 

 

  1.2. 환경구성 - Python

파이썬 다운로드

https://www.python.org/downloads/windows/

Python Releases for Windows

파이썬 도큐먼트

https://docs.python.org/3/tutorial/index.html

The Python Tutorial — Python 3.7.5rc1 documentation

 

웹베이스 파이썬 실행환경 (Git)

https://www.anaconda.com/distribution/

Anaconda Python/R Distribution - Free Download

 

  1.3 Python 기초

        - 파이썬 이란?

https://namu.wiki/w/Python

Python - 나무위키

 

  - 파이썬 기본 문법교육

 1. 변수

 2. 데이터타입

 3. 연산자

 4. 조건문

 5. 반복문

 6. 자료구조(List, tuple, set, dictionary)

 7. 함수

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. Deep-Wide Neural Network

 4.1 MNIST Dataset

 4.2 ReLU function

 4..3 Learning Rate / Normalization

 4.4 deep-wide neural network

 4.5 OverFitting / Dropout / Ensenble

 

5. CNN, RNN

 5.1. CNN(Convolutional Neural Network)

 - 이미지 인식에 특화되어 있다.

 5.2. RNN(Recurrent Neural Network)

 - 시계열분석에 

 5.3 딥러닝 최신동향

 

 

 

 

사담

 - 국내에서는 아직 딥러닝 박사 및 전문가가 없다.

 - 구글번역은 RNN 알고리즘을 사용한다.

 - 150시간을 교육 받으면, 실제 딥러닝전문가가 아닌, 전문가를 서포트하는 정도로 시작가능하도록 교육진행 목표