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교내 일반소식

파이썬을 활용한 딥러닝 기본 (파이썬, 텐서플로우) 교육 안내
파이썬을 활용한 딥러닝 기본 (파이썬, 텐서플로우) 교육 안내
작성자 조교 김현수
조회수 1215 등록일 2021.12.22




2021 공과대학 대학혁신지원사업 전문 S/W 교육 안내

파이썬을 활용한 딥러닝 기본 (파이썬텐서플로우





1. 교육 목적

○ 공과대학 학생이 학술연구데이터분석 등 비롯한 다양한 분야에서 활용할 수 있는 Tool을 습득할 기회를 제공하여 4차 산업형 인재를 양성하고자 함

 ▪ 딥뉴럴 네트워크의 기본 개념과 학습 방법을 통해 쌓여있는 데이터를 이용하여 문제 해결 방법을 찾을 수 있음

 ▪ 이미지를 효과적으로 학습할 수 있는 CNN과 자연어 처리를 도와주는 RNN을 사용하여 다양한 문제해결을 할 수 있음


2. 교육 개요

○ 교 육 명파이썬을 활용한 딥러닝 기본(파이썬텐서플로우)

○ 교육기간: 2021. 1. 17.() ~ 20.() 13:00 ~ 18:00 (1일 5시간총 20시간)

○ 교육장소비대면 (ZOOM) 

○ 교육대상공과대학 학생 20~30

 딥러닝을 이용하여 문제 해결을 하고자 하는 자

 딥러닝과 구글 텐서플로우에 관심이 있는 자

○ 교육수준중급 정도 

 - 2학년 교과목 컴퓨터프로그래밍 개론공업수학 이수 이상 수준

 파이썬 기초지식통계 기본 개념 필요

 참고사항교육비 무료전문 강사 초빙교재 우편 개별발송

 위의 내용은 운영 사정에 따라 다소 변동될 수 있음


3. 교육 내용 

○ 파이썬을 이용하여 최근 인기를 모으고 있는 딥러닝 프레임웍인 텐서 플로우를 이용하여 인공신경망을 학습시키는 과정






○ 커리큘럼


일자

목차

세부내용

1일차

딥러닝 소개 Overview

간단한 파이썬 소개

딥러닝의 개요

파이썬의 개요 및 기본 프로그래밍 문법

데이터 처리를 위한 패키지 소개(Numpy, Pandas)

딥러닝 프레임웍 텐서플로우 설치 및 개발환경 설정

2일차

딥뉴럴 네트워크 기본

딥뉴럴 네트워크를 이해하기 위한 기본 개념

지도 학습비지도 학습강화학습 소개

Linear regression, Mutlivariable regression, Mutinomial classification의 이해 및 실습

학습을 위한 어플리케이션 작성의 기본개념

3일차

Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network 개념

CNN을 활용한 네트워크 구성

CNN 활용 예제 실습

AlexNet, GoogleNet, ResNet개념

Imagenet의 이미지 Classification 예제

4일차

Recurrent Neural Network 및 Mini Project

Recurrent Neural Network 개념

자연어처리를 위한 RNN 예제

LSTM, GRU를 통한 활용

CharRNN실습

Deep Learning을 활용한 Mini Project



4. 예상 효과 

○ 딥러닝에 대한 이해도를 높이고 딥러닝 프레임웍을 활용한 어플리케이션 개발

○ 쌓여있는 데이터의 활용도 향상

○ 저렴한 비용의 데이터 처리 방법을 오픈소스를 활용하여 구성


5. 신청 방법

○ 접수기간: 2021. 12. 29.(까지

○ 링크에서 신청 http://naver.me/GO2cs0pE

 실수로 잘못 제출 시 새로 신청하면서 질문란에 다시 신청했다고 기재


6. 교육 대상자 선정 우선순위 (순서대로)

1. 학부생

2. 신청서 작성 성실도

3. 재학생

4. 접수 시간

※ 문의사항 및 신청취소는 메일로 보내주시기 바랍니다. ( jwan@cnu.ac.kr )