텐서플로우 딥러닝 개발
- 1차 개강일
- 26년 01월 20일(화)
- 2차 개강일
- 26년 02월 03일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
텐서플로우 딥러닝 개발입니다.
- 교육기간
- 정규 2개월 직장인/초보자/취준생
- 수강료
직장인·취업준비생
60% ~ 최대100% 지원
- 취업분야
- 머신러닝 엔지니어, ML 엔지니어 (데이터 분석가)
데이터 분석, 정렬, 가공하는
텐서플로우로 인공지능 개발 능력!
텐서플로우 딥러닝 개발이란?
텍스트 마이닝 기반의 핵심 알고리즘을 이해하고 데이터를 분석하여
직접 텐서플로우(TensorFlow)로 구현하는 실무 수업입니다.
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텐서플로우 딥러닝 개발
- 인공지능 - 사고방식이나 학습 등 인간이 가지는 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술
- 머신러닝 - 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상 시키는 기술 방법
- 딥러닝 - 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리
데이터 정보처리 능력이 우수
텍스트마이닝 기반의 핵심 알고리즘과
데이터를 분석하는 방법에 대한
기초와 노하우를 한 번에 배웁니다.
GPU를 이용한 수치 및 이미지 처리 기반의
머신러닝 모델을 개발할 수 있는 교육
- 데이터 플로우 그래프 : 수학 계산과 데이터의 흐름을 노드(Node)와
엣지(Edge)를 사용한 방향 그래프(Directed Graph)로 표현합니다. - 마이닝 : 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로
통계적 규칙이나 패턴을 분석하여 가치있는 정보를 추출하는 과정
- 머신러닝을 위한 파이썬 언어를 교육
- 데이터 플로우 그래프를 통한 풍부한 표현
- TensorFlow 기계 학습 엔진을 이해하고 업무에 응용
- CNN, RNN을 학습하여 딥러닝 응용 및 실제 업무에 적용
머신러닝 딥러닝 분석을 통한 활용예시
인공지능 '비서'다양한 기기와 서비스를 매개로 사용자의 요청을 처리
인공지능 '렌즈'스마트폰 카메라 모션을 분석해 보이는 세상 모든 걸 검색
인공지능 '일자리검색'직무역량을 자동 분석하여 인공지능 기반의 취업 검색
인공지능 '스피커'음성인식, 음성검색, 음성번역, 음성 비서 등의 기능을 제공
텐서플로우 기계학습
- 지도학습 (강화학습)
- 비지도 학습 (분류, 회귀)
- 강화 학습 (군집화,변환, 연관)
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
인공지능 개발까지 가능한
텐서플로우 딥러닝 개발 전문가로
거듭납니다.
텐서플로우를 통해 알고리즘 코드를 이용하고
지도학습(회귀/분류) 통해 고급 데이터마이닝 기술을 습득하여
텐서플로우 딥러닝 개발 전문가로 성장할 수 있습니다.
전공자 아니어도 됩니다.
기업이 뽑고 싶게 만드는 건 저희 전공이니까요.
수강은 시작일 뿐! 초보도 가능한 수강생 전용 혜택
-
중도 포기자 0%를 위한
- 사전 수업 스타트 캠프
- 사전 학습
가이드 제공
-
실무 기준에 맞춰 레벨UP
- 정규 실무 과정
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수업
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이력서에 바로 쓰는 결과물 생성
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- 신세계
- LOTTE GRS
- KCC
- YTN
- YTN
꿈꾸던 기업의 현직자, 이미 당신의 기수 선배들입니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
텐서플로우 기초
- 텐서플로우 개요
- 핵심 개념
- 구현 원리
- 기능 확장
- 성능 최적화
- 2
텐서플로우 컴파일 및 설치
- 텐서플로우 CPU 버전 설치
- 텐서플로우 GPU 버전 설치
- 텐서플로우에 의한 Softmax
Regression의 필기 숫자 인식 구현
- 3
텐서플로우에 의한 오토 인코더 및
멀티 레이어 퍼셉트론 구현- 텐서플로우에 의한 오토인코더 구현
- 멀티 레이어 퍼셉트론(MLP) 소개
- 텐서플로우에 의한 멀티 레이어
퍼셉트론 구현
- 4
텐서플로우에 의한 컨벌루션
신경망 구현- 컨벌루션 신경망 소개
- 텐서플로우에 의한 간단한
컨벌루션 네트워크 구현
- 5
텐서플로우에 의한 전형적인
컨벌루션 신경망 구현- 텐서플로우에 의한 구글 인셉션 Net 구현
- 텐서플로우에 의한 ResNet 구현
- 6
텐서보드, 멀티 GPU 병렬성 및
분산 병렬성- 텐서보드(TensorBoard)
- 다중 GPU 병렬성
(또는 멀티 GPU 병렬성) - 분산 병렬성(또는 분산식 병렬성 / 분산 병렬 처리)
- 7
머신러닝 에스티메이터
(Machine Learning Estimator)- 선형(Linear) / 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
- 랜덤 포레스트(Random Forest)
- K-평균 군집화(K-means clustering)
- 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
- 데이터 프레임(DataFrame)
- 수퍼바이저 모니터(Supervisor Monitors)
- 8
TF.Contrib의 기타 모듈
- 통계 분포
- 레이어 모듈
- 머신러닝 레이어
- 손실함수
인공지능&클라우드
인공지능&클라우드 취업완성패스
직장인교육문의
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