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[딥러닝+수학을 모두 잡는 강의입니다 !!]

** 수학 파트:

 - 미분

 - 선형대수 (linear algebra), numpy

 - 확률통계: MLE(Maximum Likelihood Estimation), Bayesian Rule, 조건부확률, ..

 - 회귀분석 (regression analysis): 


** 딥러닝 파트:

 - Gradient Descent

 - CNN : MNIST 분류

 - Word2vec 구현, skip-gram방식, CBOW(continuous-bag-of-words)방식


** Python 코드: python, numpy, keras, nltk, konlpy 등

- 위의 딥러닝 및 수학 내용을 담은 소스 코드 제공/설명

- 미분을 python으로  구현하기

- gradient descent 직접 구현 

- DNN, CNN, Word2vec 실습, 예제 코드


[참고 교재]

참고교재는 "인공지능을 위한 수학 - 꼭 필요한 것만 골라 배우는 인공지능 맞춤 수학" 입니다.

 http://www.yes24.com/24/goods/66913718


[ 참여 대상]

머신러닝/딥러닝에 담겨있는 수학적 원리와 딥러닝을 배우고 싶은 학생,직장인,


기존 참여 멤버: IT 컨설턴트, SW개발자, 시스템운영자, 대학생, 대학원생, ..


[강사]

이준호: 컴퓨터공학, 자연어처리 딥러닝 

한대희: 컴퓨터공학, Neural Network 전공, 딥러닝 강의, SW마에스트로 멘토


[일자]


  •  1기: 수토(2018년 12월 진행)
  •  2기: 주2회x3주 -화/목 저녁 (저녁 8:00~10:30), 1월8일~1월24일. 
  •  3기: 주2회x3주 -화/목 저녁 (저녁 8:00~10:30), 2월12일~2월28일 




[ 목차]

1회 - 미분, Gradient Descent

2회 - 선형대수

3회 - 선형회귀

4회 -  확률통계

5회 - 이미지처리 관련 딥러닝: CNN, keras 

6회 - 자연어처리 관련 딥러닝: Word2vec, Skip-gram, Bag-of-words, TF/IDF  활용한 분류


[ 장소]

강남역 12번 출구 마이캠퍼스







마이캠퍼스 찾아오시는 길

  • 위치: 강남역 12번 출구 30초 거리
  • 12번출구에서 맥도널드,다이소 지나 대건빌딩 (1층에 LGU+)
  • 대건빌딩 입구쪽 엘리베이터 아니고, 주차장쪽 엘리베이터 (준경타워)








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( 카드영수증으로  세금계산서 필요없이  부가세 증빙 가능합니다. )


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