학부소식>공지사항
글번호
685202
일 자
20.01.10 14:55:01
조회수
297
글쓴이
융합전공
제목 : LINK+ 사이언티스트 교육 안내

LINK+ 사이언티스트 교육 관련 안내

 

 

1. 머신러닝

 

프로그램명: AI 사이언티스트 인력양성 교육과정(머신러닝)

일 시: 2020. 1. 20.() ~ 1. 23.(), 09:30~18:00 (30H)

장 소: 전남대학교 자연대 2호관 101

지 원 대 상: AI 사이언티스트에 관심 있는 전남대학교 재학생 40

   , 본 과정은 AI 사이언티스트 교육 심화과정으로 Python Program 경험자, 통계학 및 전자컴퓨터공학 전공자(3학년 이상) 등 관련 지식 필수

 

세부 내용

구분

주제

내용

실습

1/20

()

오전

머신러닝범위

-지도학습, 비지도 학습

-강화학습

아나콘다 환경 설정

머신러닝동작

-학습과정, 최적화

-손실학습, 성능평가

쥬피터환경 설정

오후

선형모델

-선형모델을 이용한

머신러닝동작설명

최적화기 구현 실습

최적화 알고리즘

-모델튜닝

-과적합, 과소적합

최적화기 비교

1/21

()

오전

분류예측

-횬업필터링(kNN)

-모델링, 예측, 평가

kNN실습

결정트리

-엔트로피

-gini

결정 트리 실습

오후

로지스틱회귀

-로직, 이진 분류

이진 분류 성능

분류 성능

-컴퓨터 매트릭스

-ROC,AUC

ROC, AUC 실습

1/22

()

오전

앙상블 알고리즘

-랜덤포레스트

-그라디언트부스팅

결정트리성능비교

회귀예측

-손실함수

-성능평가지표

회귀모델 실습

오후

모델성능

-과대적함, 과소적합

-일반화,교차검증

규제화 실습

모델 최적화

-하이퍼파라미터

-최적화, 랜덤탐색

하이퍼파라미터튜닝

1/23

()

오전

비지도 학습

-비지도 학습 종류

-스케일링, 변환

스케일링 실습

클러스터링고급

-클러스터링의적용 범위

Kmeans, DBSCAN

오후

데이터 변환

-로그변환

불꽃 데이터 분류

-역수변환

 

    

 

 

2. 딥러닝

 

개요

프로그램명: AI 사이언티스트 인력양성 심화과정(딥러닝)

일 시: 2020. 1. 28.() ~ 1. 31.(), 09:30~18:00 (30H)

장 소: 전남대학교 자연대 2호관 101

지 원 대 상: AI 사이언티스트에 관심 있는 전남대학교 재학생 40

   , 본 과정은 AI 사이언티스트 인력양성 심화과정교육으로 머신러닝 교육 이수자 및 Python Program 경험자, 통계학, 전자컴퓨터공학 전공자(3학년 이상) 등 관련 지식 필수 

 

세부 내용 

  

구분

주제

내용

실습

1/28

()

오전

딥러닝과AI

-딥러닝과AI 특징

-딥러닝성공요인

아나콘다,쥬피터설치

딥러닝도구

-텐서플로우, 케라스

-카페, 파이토치

텐서플로우, 케라스설치

오후

다중퍼셉트론

-다중퍼셉트론(MLP) 원리 이해

MLP구축

CNN원리

-딥러닝구조, 계층,유닛

-딥러닝활성화 함수

CNN 기본 모델 구축

1/29

()

오전

CNN구현

-CNN기본 모델

필기체 숫자 인식

이미지 인식

-이미지 인식 원리

강아지와 고양이 분류

오후

CNN성능향상

-두롭아웃, 배치 정규화

드롭아웃실습

전이 학습

-이미지넷학습모델 전이학습

VGG-16모델 전이학습

1/30

()

오전

데이터 확장

데이터Augmentation

이미지인식 성능 향상

객체 인식

다수의 이미지 객체 인식

YOLO3

오후

자연어 처리

-NLP 프로세서 소개

자연어 처리 실습

RNN원리

-RNN 동작원리

단층 RNN 구축

1/31

()

오전

LSTM

-LSTM원리 소개

LSTM, GRU 구축

시계열분석

-RNN을 이용한 시계열예측

에너지 사용량 예측

오후

단어 임베딩

-임베딩직접 구축 및 활용

임베딩생성 실습

 

 

 

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