딥러닝 & CNN 프로그래밍 with tensorflow & keras
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[강의 소개]

#tensorflow 와 #keras 를 이용한 딥러닝 프로그래밍

#python #파이썬 #파이선


최하단의 상세 목차에 나오는 용어들을 다 아시다면 딥러닝 기초는 마스터 하신 것입니다 :)

독학을 하였으나 정리가 더 필요하신 분에게도 추천합니다.

다양한 전공의 대학원생들도 많이 수강하십니다.


비선형회귀 (nonlinear regression), sound classification, CNN (이미지 분류) 등의 예제들을  tensorflow 버전과 keras 버전으로 구현한 각각의 소스코드를 비교하며 설명합니다. 또한 Normal Equation 방식과 Gradient Descent 방식을 비교하며, 이것을 강사가 직접 구현한  python code로 설명합니다.  


- sound (강아지소리, 사람소리, 차소리) 분류를 딥러닝으로 구현

- anomaly detection(이상 탐지 데이터 분석) - kaggle 문제(card fraud detection)를 딥러닝으로 구현

- 상품 로고 이미지 구분을 딥러닝(CNN)으로 구현


수강 대기 등록하기 - http://bit.ly/2zlE8HI


[왜 Keras인가? 여러 딥러닝 프레임워크 중 파워지수 2등. 이제는 tensorflow 2.0에 keras가 기본 포함되었습니다]

[python --> numpy --> tensorflow --> keras 로 이어지는 계층]



[ keras 를 활용할 줄 알면 자신의 분야에서 훌륭한 딥러닝 엔지니어가 될 수 있습니다]



[강의 대상]

  • 딥러닝을 연구에 활용하는 석박사 학생 (이공계, 경영/경제 등)
  • 딥러닝을 연구/업무에 활용하는 연구원 및 직장인
  • 딥러닝/머신러닝 엔지니어로 취업/이직을 원하는 분
  • 프로그래밍 경험 또는 데이터분석 경험 있는 분 (R언어, Java, C계열, Javascript, Python 등 아무 언어)


[강의 일정/장소 및 수강 신청]

  • 정원: 10명
  • 1월22일~24일: 화/목 13:30 ~ 18:30 (5시간 x 2회)
  • 1월19일~26일: 토/토 10:00 ~ 15:00 (5시간 x 2회)

  • 장소: 강남역 12번출구 30초거리. 마이캠퍼스 (7층)
  • 준비물: 개인 노트북
  • 문의 : manager@mycampus.io  010-2101-0255


  • [강의 상세 커리큘럼]
    1부 - 딥러닝 동작원리이해/keras를 이용한 딥러닝
    • 머신러닝/수학적 방법 비교
    • 모델링의 이론 및 용어
    • gradient descent 개념
    • 딥러닝의 동작 원리 및 용어
    • tensorflow 기본 (Regression 문제)
    • keras 기본 (Regression 문제)
    • sound classification (개/차/사람 소리 구분)을 keras로 구현

  • 2부- 딥러닝의 튜닝/CNN을 이용한 이미지인식 

    • 딥러닝 hyper parameter 튜닝
    • card fraud detection문제를 keras로 풀기 (kaggle)
    • confusion matrix 용어 이해
    • CNN 으로 이미지 인식 딥러닝
    • opencv로 이미지 처리
    • numpy로 데이터 다루기
    • 이미지 인식/분류 구현


      [강사] 한대희

    • 딥러닝 강의 및 컨설팅 (2017~)
    • 소프트웨어 마에스트로 멘토 (과학기술정보통신부) (2011~2018) 
    • 포스텍 컴퓨터공학 석사 (Neural Network 전공) 
    • 서버, 데이터분석, 서비스 두루 개발 경험 
    • SK텔레콤 연구소, 삼성전자 연구소 경력



=== 딥러닝 프로그래밍 with tensorflow/keras 상세 목차 ===


** 회귀(regression)  문제

-- 예제) 월급여와 카드사용량의 관계를 모델링하기

  • 통계적방법으로 풀기 - linear  regression : 수식 설명 및 python code 구현 실습 및 설명

  • 선형대수(행렬)이용하여 풀기 - linear algebra

  • 경사하강법으로 풀기 (Gradient Descent): 수식 설명 및 python code 구현 실습 및 설명

  • Normal Equation vs Gradient Descent

  • 수학통계적방법 vs 머신러닝방법


** Non-linear regression 문제

-- 예제) 삼각함수 X,Y 관계 데이터를 뉴럴넷(딥러닝)으로 모델링(학습, 예측) 하기

  • tensorflow로 구현하기

  • keras로 구현하기

  • loss 함수: MSE


** Gradient Descent, 최적화(Optimizer) 및 딥러닝의 학습원리

  • 딥러닝의 구조

  • 딥러닝의 학습원리

  • Universal Approximator

  • 최적화, Global Optima, Local Optima, 

  • Optimizer의 종류: Momentum, RMSProp, Adam, ...

  • Convex, Non-Convex


Classification (분류) 문제

-- 예제) 소리(sound) 분류 문제: Dog, Car, Child 소리(*.wav 파일) 구분하기

  • tensorflow로 구현하기

  • keras로 구현하기

  • 모델의 저장, 로딩

  • softmax, argmax
  • cross-entropy loss
  • feature extraction


** 하이퍼파라미터 튜닝 (hyper-parameter)

  • 하이퍼파라미터의 종류

  • 하이퍼파라미터 튜닝의 적용


** Anomaly Detection 문제

-- 예제) Card Fraud Detection 문제를 딥러닝을 풀기: kaggle.com 문제

  • keras로 구현하기

  • keras의 callback 이용 방법

  • confusion matrix 개념, ROC curve

  • pandas 소개



** CNN으로 이미지 분류 문제

-- 예제 1) MNIST(숫자 손글씨 이미지 분류) 문제를 딥러닝을 풀기

  • computer vision 에서의 blur 연산, edge detection

  • opencv 로 blur 연산, edge detection 수행하기

  • kernel, convolution의 의미

  • tensorflow로 CNN 구현

  • keras로 CNN 구현


-- 예제 2) 로고 이미지 분류 문제를 딥러닝을 풀기

  • 이미지 파일 데이터를 keras 학습용으로 변환하기 (PIL 패키지 이용)

  • keras로 로고 이미지 분류 구현하기 



세금계산서 요청시  manager@mycampus.io 로 사업자등록증 첨부 부탁 드립니다.

( 카드영수증으로  세금계산서 필요없이  부가세 증빙 가능합니다. )


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