딥러닝(Deep Learning)+텐서플로우(TensorFlow)
교육시간 09:30 ~17:30 [주말반] : 총4회수업[28시간]
교육일정 2017년 6월10일 ~ 2017년 7월01일 (수업일 : 6/10 . 6/17 . 6/24 . 7/1)
교육비용 990,000원 교육문의 ☎ 02.538.3643

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커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제 강의주요내용 시간
개발환경 구축 및 회귀분석
[딥러닝 소개]
  • 시작하기 위한 준비 및 간단한 딥러닝 소개
1H
개발환경 구축 및 회귀분석
[개발환경 구축하기]
  • 개발환경 구축하기 : Python / Tensorflow 등 설치
3H
개발환경 구축 및 회귀분석
[개발환경 구축 테스트 및 실습]
  • 간단한 개발환경 구축 테스트 및 직접 새로운 개발환경 구축 실습
1H
개발환경 구축 및 회귀분석
[선형 회귀 분석]
  • 선형 회귀 분석
2H
회귀분석
[로지스틱 회귀분석]
  • 로지스틱 회귀분석 및 Tensorflow에서 구현
2H
회귀분석
[다중회귀분석]
  • 다중회귀분석 및 Tensorflow에서 구현
2H
회귀분석
[MINIST 데이터]
  • MINIST 데이터 소개 및 준비
1H
회귀분석
[로지스틱/다중회귀분석]
  • Tensorflow에서 로지스틱/다중회귀분석을 이용한 MINIST 문자분류 실습
2H
인공신경망 I
[Neural Net]
  • 인공신경망(Neural Net) - 소개 및 XOR 문제 Tensorflow에서 구현
2H
인공신경망 I
[Deep Neural Net]
  • Deep Neural Net 소개 및 Tensorflow에서 구현
2H
인공신경망 I
[활성화 함수 소개]
  • 여러 종류의 활성화 함수 소개 및 Tensorflow에서 구현
1H
인공신경망 I
[NN/DNN]
  • Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습
2H
인공신경망 II
[CNN 소개]
  • Convolutional Neural Network(CNN) 소개 및 Tensorflow구현
2H
인공신경망 II
[CNN 실습 및 비교]
  • Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 및 기존 방법들과 비교
1H
인공신경망 II
[RNN 소개]
  • Recurrent Neural Network(RNN) 소개 및 Tensorflow구현
2H
인공신경망 II
[Word2Vec 소개]
  • Word2Vec 소개 및 Tensorflow에서 구현
1H
인공신경망 II
[이미지 인식]
  • 구글 Inception 모델을 이용한 이미지 인식 Tensorflow에서 구현
1H

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보존 기간 : 3년

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- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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