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교육과정

  • AI 중급과정


    기계학습, 딥러닝 등 인공지능 기본개념을
    이해하고 오픈 API 등을 활용하여
    인공지능 제품 및 서비스를 구현할 수 있는 역량을 갖추는 교육과정

교육접수안내

접수기간 2021년 5월 24일(월) ~ 2021년 6월 16일(수) 18:00시
- (중급과정 : 주말 전일반)
교육비 무료
교육기간 주말 전일반 : 2021년 6월 19일(토) ~ 2021년 8월 29일(일)
(주2일, 2.5개월간)
교육장소 온라인
교육대상 - 인공지능에 관심있는 분이라면 누구나 신청 가능(만 14세 이상)
- 군장병 지원가능

[우대사항]
- AI 관련 취ㆍ창업을 준비하는 자
- AI 관련 중소기업에 재직 중인 자
- 중소기업 대표 추천서 첨부 시 가산점10점 부여
관련문의 Email : ai_ipa@koipa.or.kr
Tel : 02-6952-8373, 8374
강의시간 주말반(온라인) : 09:00 ~ 18:00
교육정원 과정별 30명 내외

교육과정안내

  • 본 교육 과정은 기계학습, 딥러닝 프레임워크, 최신 AI 기법 등을 학습하여 현재 서비스되고 있는 AI 기술을 이해하고 응용할 수 있는 역량을 갖추는 과정
  • 중급과정
구분 강의주제 강의내용 시간(H)
1주차 수치미분 - 수치해석의 개념을 학습하고 수지미분의 기본구현 및 실습을 통해 디버그버젼과 개선점을 도출
- 머신러닝과 딥러닝 동작 원리 및 인사이트 획득 및 Python 기반의 수치미분 프로그램 개발
20
2주차 선형회귀 - 선형회귀의 개념 및 손실함수 MSE, 경사하강법 및 학습율 학습, 최종 파이썬기반의 선형회귀 프로그램 개발 실습 진행
- Multi-variable 선형회귀 구현
20
3주차 로지스틱회귀 - 로지스틱회귀의 개념을 이해 및 학습하고 활성화함수(sigmoid, relu 등)의 개념 및 종류에 대해 학습
- 손실함수 Cross-Entropy의 이해 및 파이썬 기반의 로지스틱회귀 프로그램 개발 실습 진행
- Multi-variable 로지스틱회귀 구현
20
4주차 딥러닝 - XOR 문제의 해결 및 딥러닝 개념이해 및 아키텍처
- One-Hot Encoding 구조설계 및 구현
- 파이썬을 이용한 수치미분 기반의 딥러닝 프로그램 개발 실습 진행
20
5주차 오차역전파 - 오차역전파 개념 및 필요성을 파악하고 각 층(출력층, 은닉층 등)의 일반 수학공식 유도 및 실습
- 수치미분을 활용하지 않은 행렬기반의 일반적인 수학공식만을 활용한 딥러닝 프로그램 개발
20
6주차 텐서플로우 - 다양한 텐서플로우 (1.x (Lazy Evaluation), 2.x (Eager Execution))의 이론학습 및 동작방식 학습
- 텐서플로우 1.x 실습(머신러닝 및 딥러닝)
- 텐서플로우 2.x 에서의 케라스 및 실습
- 다양한 텐서플로우 (1.x (Lazy Evaluation), 2.x (Eager Execution))를 활용한 예측 모델
20
7주차 CNN / RNN - CNN개념, CNN아키텍처
- RNN개념, RNN실습
20
8주차 프로젝트 - 딥러닝 프로젝트의 전체 프로세스 이해 및 개발 능력향상
- 딥러닝 합습을 위한 트레이닝 데이터 생성 및 텐서플로우 기반의 딥러닝 아키텍쳐 설계 및 구현
20

수료특전

  • 출석(70%)에 따른 수료증 수여

안내사항

  • 신청 후 선발결과 개별 통보(이메일, 문자)

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직업 대학생 대학원생 취업준비생 회사원 CEO

예비창업자 기타
소속
회사 소재지
부서/직위 전공
소속규모 중소기업 중견기업 대기업 전공분류 인문계 사회계 교육계 공학계 자연계

의약계 예체능계 기타
산업분류 IT계열 비IT계열 없음 IT개발경험 유무 있음 없음
인공지능 관련개발경험 있음 없음 AI관련교육경험 1회 2회 3회 4회이상 없음
기 지원여부 있음 없음
교육목적 취업 창업 지식습득 업무능력 향상 네트워크 형성 기타
신청경로 SNS(페이스북, 블로그, 카페등) 인터넷 검색   주변 권유   포스터 기타
자기소개
(0 / 최소 50자)
수업참여를 위한 노력
(0 / 최소 50자)
AI 교육 이수 후 활용계획
(0 / 최소 50자)
※ 교육합격자는 추후 신청 내용 증빙서류를 제출하셔야 합니다.(수강 첫주차 : 등본, 재직증명서, 추천서 등)

첨부서류 업로드 (선택)

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  • 업로드 최대 용량은 20M 입니다

전체 업로드 용량(0MB)

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