02-6901-7098

텐서플로우 인공지능

텐서플로우를 활용한 딥러닝 인공지능과정

평일반 : 2021년 02월 20일 | 주말반 : 2021년 02월 20일

전화 : 02-6901-7098

◈평일반: 월~금 주4일 ◈주말반: 과정에 따라 일정조율

교육내용
과정소개 파이썬 문법을 습득후 Tensorflow, Keras 기반 머신러닝 모델을 개발 할 수 있는 개발자를 양성 하는 과정이며 실무에 바로 적응이 가능한 고성능의 NVidia GPU 기반 학습 과정입니다. Python 기초 문법을 습득하고 GPU를 이용한 텍스트 및 이미지 기반의 머신러닝 모델을 개발 할수 있는 개발자 양성을 목표로 합니다. 교육과정 - Python 기초과정 Python 설치, 개발 환경 설정, Anaconda install, Jupyter Notebook, 시퀀스자료형, 제어문, 함수, 모듈과 패키지의 사용, Class의 학습 - Machine Learning 과정 Conda를 이용한 Python 3.5 기반 가상환경 생성, CPU 기반 Tensorflow 1.6 설치, Keras 2.2.2 설치, CUDA, cuDNN,GPU 기반 설정, 선형 회귀(Linear Regression), 경사 하강법(gradient decent), ANN, CNN, RNN 모델의 제작 - Tensorflow, Keras를 이용한 ANN, CNN, RNN 모델의 다양한 응용 제작 - 최소의 필수 이론을 습득후 실습을 최대한 진행 - 실습방식 : NVidia GTX GPU 기반의 실습 - 머신러닝을 이용한 다양한 활용 방안을 찾고 개발된 AI모델에 Python Django를 이용하여 온라 인상에 접속한 사용자가실시간으로 머신러닝 서비스에 접속하여 미래 예측 서비스를 이용할 수 있는 통합 시스템 구축을 경험할 수 있음. 강의장
교육대상	- 머신러닝에 입문하는 개발자 - 머신러닝의 시작을 어디서부터 해야할지 모르는 학생 - Python을 배우고 실무에 활용하고 싶은 구직자 - 삼성, LG, SK등 국내의 많은 기업에서 AI 플랫폼 활용 방안 확대 및 서비스 계획 발표 - Nvidia GPU 그래픽 카드에 AI 지원 Tensor Core 내장으로 더욱 수준 높은 지능형 시스템 학 습 및 서비스 구축 가능 - 서울산업진흥원(SBA)이 발간한 ‘2019 미래를 여는 새로운 직업’에 인공지능 선정 - 머신러닝 엔지니어는 글로벌 비즈니스 정보 사이트 링크드인이 꼽은 미래 신직업 1위 - 최소의 필수 이론을 습득후 실습을 최대한 진행 - 실습방식 : NVidia GTX 1060 6G 기반의 실습
교육기간	4주 (주말반)
수강생혜택	※ 재직자국비지원 자격 ※ 아래조건중 1가지이상 충족시 신청가능 · 고용형태.교육과정에 따라 60%~80% 재직자국비지원가능 ㆍ 대규모기업, 중소기업 정규직 ㆍ 파견. 기간제, 단시간, 일용근로자 : 신청일 이전 90일 이내에 10일이상 근로내용이 있는 피보험자 ㆍ 경영상의 이유로 90일 이상 무급휴직, 휴업중인 피보험자 ㆍ 대규모기업에 고용된 50세이상인 피보험자 ㆍ 3년간 사업주훈련 및 근로자 개인훈련지원 이력이 없는 자 ㆍ 고용보험 체납액이 없는 자영업자 - 가입즉시 신청가능 ㆍ 고용보험 피보험자 ㆍ 고용보험 피보험자가 아닌 자로서 해당 사업주에게 고용된 자 ㆍ 해당 사업이나 그 사업과 관련되는 사업에서 고용하려는 자(채용예정자) ㆍ 직업안정기관에 구직 등록한 자 · 수강생혜택 · 국제공인 시험센터 운영 및 자체 시험응시 가능 ( 덤프제공 ) · 시험비용 바우쳐 할인 등으로 저렴하게 시험응시 가능 · 예습 및 복습을 위한 실습실 상시 개방 (오전 10:00 - 22:00) · 온라인 인터넷 동영상 강의 무료지원 ㆍ수강접수 및 대상문의 02)6901-7098

교육커리큘럼

세부내용

과목명	모듈	세부과정	시간
Python 기반 머신러닝	Python	• Python 설치, 개발 환경 설정 • Anaconda install • Jupyter Notebook Interpreter의 사용 및 설정 • 컴파일, 데이터 형(data type), 연산자(Operator) • 시퀀스 자료형, 제어문, 함수 • 모듈과 패키지의 사용, import의 사용 • Class 선언, 클래스 멤버, 메소드, 인스턴스 멤버 • 메소드의 실습, 생성자, 소멸자, 모듈 분리 • 대용량 데이터 연산 package(library) Numpy 실습 • 데이터셋 생성 및 분석 package(library) Pandas • 데이터 시각화 library Matplotlib(맷플롯립)	15
	머신러닝	• 머신러닝 개론, Conda를 이용한 Python 기반 가상환경 생성 • Tensorflow 설치, Keras 설치 • Jupyter Notebook 개발 환경 구성 • 선형 회귀(Linear Regression), 성적 예측 모델 구현 • 평균 제곱근 오차(RMSE: Root Mean Square Error) • 텐서 구조, 텐서와 그래프 실행 절차, 텐서의 데이터 타입 • 정규 분포 난수의 생성, 균등 분포 난수의 생성 • Tensorflow에서의 경사 하강법(gradient decent) • 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression) 모델 • 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 모델의 구현, • 퍼셉트론(perceptron), 오차 역전파(Back Propagation) • 기울기 소실 문제와 활성화 함수, 손실 함수 • 1차원 데이터의 사용, Keras를 이용한 2차원 데이터의 사용 • 이항 분류(Binary Classification) 모델 개발 • 다중 분류(Multi Classification) 모델 개발 • 컨볼루션 신경망 레이어 CNN 모델 개발 • 미국 국립 표준 기술원(NIST)의 MNIST 이용 모델 제작 • CIFAR-10, OpenCV를 이용한 이미지 인식 모델 개발 • VGG 학습모델 재사용 • 순환 신경망 레이어 RNN 모델 개발 • 함수형 API 사용과 Parameter 최적화	40
	지능형 Web Project	• 다양한 분야의 예측 모델 주제 선정 • Django Web Application library의 생성 및 설정 • Django application 세부 환경 설정 • DJango와 딥러닝 모델의 연동을 통한 지능형 웹 개발	5
			60

강사프로필

[엄기흥]

[교육경력사항]

숭실 대학교 정보과학 대학원 공학 석사

(A Study on Message Transmission Performance Comparison between AR application and Middleware)

아이티윌정보처리학원 수석 강사

한신대학교 정보통신 학부 청년취업 아카데미 강의

성신여자 대학교 전산정보팀 CBD & FLEX 강의

울산 과학대학교 정보통신학부 자바 전문가 과정 강의삼성전자 정보통신연구소 신입사원(2005년)

Mobile Platform 강의

서울지하철공사 전산직원 C, C++, Oracle Database Modeling(Erwin 4.1) 강의

[보유자격증]

직업 능력 개발 훈련 교사 2급 (정보기술전략·계획 / 정보기술개발)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (문화콘텐츠 / 영상 제작)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (디자인)
직업 능력 개발 훈련 교사 3급 (정보기술운영·관리)
모바일앱 개발 전문가 공인 강사(MAP-CPI)
정보처리기사/사무자동화산업기사
네트워크 관리사 2급/리눅스 마스터 2급
전자시스템 제어사 2급/유비쿼터스 기술 관리사 2급
전자상거래 운용사/해킹 보안 전문가(HSE) 3급
RFID-GL/SCJP2(Sun)/SCJP5(Sun)