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케라스 텐서플로 기반의 머신러닝/딥러닝

• 본 과정은 인공지능의 개념 및 모델링을 학습합니다. • 인공지능의 활용이 기업의 비즈니스에서 중요한 부분을 차지하기 때문에 관련된 전문지식을 체계적으로 학습합니다. • 기업체들은 자사의 경영 전략에 인공지능 기반의 자동화를 도입하여 수익 증대를 실현할 수 있으며, 공공영역에 도입할 경우에는 높은 사회적, 경제적 효과가 발생할 것으로 예상됩니다. • 기업체들은 자사의 경영 전략에 인공지능 기반의 자동화를 도입하여 수익 증대를 실현할 수 있으며, 공공영역에 도입할 경우에는 높은 사회적, 경제적 효과가 발생할 것으로 예상됩니다.

학습 목표

• 파이썬 기반의 데이터 분석의 개념 학습 • 인공지능의 개념 및 학습기반의 인공지능 알고리즘의 이해 • 지도학습과 비지도학습 알고리즘의 개념 • 머신러닝 모델 검증의 이해 • 딥러닝의 학습 원리 및 케라스 활용방법 학습

수강대상

• 파이썬을 활용한 데이터 분석에 관심이 있는 분 • 인공지능 알고리즘 모델링에 관심이 있는 분 • 파이썬을 활용한 머신러닝 모델링에 관심이 있는 분 • 텐서플로 케라스를 활용한 딥러닝 모델링에 관심 있는 분

교육 일정

시작일 : 2025년 6월 30일 ~ 종료일 : 2025년 7월 4일
시작 시간 : 9시 30분 ~ 종료 시간 : 17시 30분

커리큘럼

2025-06-30 - 2025-07-04
35시간
대면
케라스 텐서플로 기반의 머신러닝/딥러닝
Day 1 – 인공지능 및 학습 원리의 이해
- 인공지능이란?
- 기계 학습의 종류(지도 학습 vs. 비지도 학습)
- 학습 원리와 경사 하강법(Gradient Descent)
- 모델 검증(Model Validation)
Day 2 – Machine Learning(예측 알고리즘)
- 예측 분석(Regression Analysis)
- 단일 회귀분석 모델링
- 다중 회귀분석 모델링
- 예측 모델 실습
Day 3 – Machine Learning(분류 알고리즘)
- 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression)
- 의사결정 나무(Decision Tree)
- 랜덤 포레스트(Random Forest)
- 앙상블(Ensemble)
Day 4 – Deep Learning
- Multi-Layer Perceptron(MLP)
- Artificial Neural Network(ANN)
- Deep Neural Network(DNN)
- 오차 역전파(Error Backpropagation)
Day 5 – Deep Learning
- Convolutional Neural Network(CNN)
- Recurrent Neural Network(RNN)
- Generative Adversarial Network(GAN)
[선수지식]
- 파이썬 데이터분석 기초

선수과정

빅데이터 분석기사 자격증 과정 (실기)

케라스 텐서플로 기반의 머신러닝/딥러닝

케라스 텐서플로 기반의 머신러닝/딥러닝

2025년 06월