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텐서플로우를 활용한 딥러닝

텐서플로우를 활용한 딥러닝
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1 2018년 03월 08일(목) ~ 03월 10일(토)
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교육목표

• 텐서플로우 기본 사용법을 비롯한 핵심 기술 전달
• 딥러닝 핵심 알고리즘인 Cost Function과 Gradient Descent Algorithm에 대한 확실한 이해
• 딥러닝 알고리즘과 텐서플로우의 효율적인 연동 기술 습득
• 개인 또는 회사가 소유한 실데이터에 대해 적용할 수 있는 다양한 기술 획득 및 관련 코드 구현

교육내용

 

일차과목내용
1일차개발환경 구축

텐서플로우 라이브러리 설치 및 구동할 수 있는 개발 환경을 구축한다.

 - 파이썬 최신 버전, 텐서플로우 최신 버전, 파이참 통합 개발환경

핵심 알고리즘

딥러닝의 핵심 중의 핵심인 알고리즘을 집중 학습한다.

 - Cost 함수, Gradient Descent Algorithm, 딥러닝 수학

2일차리그레션

텐서플로우 기본 사용법을 비롯해서 리그레션을 적용한 예측 기법을 습득한다.

 - Variable, Sesion, optimizer, Linear Regresion

딥러닝 내부

딥러닝이 동작 가능하도록 만들어주는 내부의 숨어 있는 알고리즘을 학습한다.

 - Back Propagation, Decision Boundary, Stochastic Gradient Descent

3일차소프트맥스

SoftMax 알고리즘을 활용한 분류 기법에 대해 학습한다.

 - softmax, cros-entropy, one-hot encoding

MNIST 데이터셋

세계적으로 가장 유명한 데이터셋인 mnist를 사용해서 다중 레이어 환경을 구축한다.

 - 멀티 레이어, 이미지 분류, Xavier 초기화


 

교육대상

• 데이터분석이 필요한 개발자
• 머신러닝 프로그래밍이 필요한 데이터 분석가

특이점

• 협업에 바로 적용할 수 있도록 70%이상의 실습 위주의 교육진행
• 모든 내용을 다루는 것이 아니라, 실무에 필요한 내용 위주의 선별식 교육진행

수/강/후/기