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국민내일배움카드 환급과정

[Level6_책임급 AI 전문가과정] AI 고급 주간반(3차) / (Online : Virtual Live)

교육일정
교육기간
0일
교육금액
0원(면세)
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교육개요

AI 고급 주간반(3차) / (Online : Virtual Live) / 2020.11.02. ~ 2020.11.20. (15일 / 120H)
[ 강의시간 : 09:00 ~ 18:00 / 1일 8h / 월요일~금요일(주5일, 법정공휴일, 주말제외) ]

딥러닝 분야에서 가장 많이 활용되는 아키텍처의 구조와 동작, 학습 알고리즘을 이해하며 응용 시스템의 구축에 활용, 영상처리 이론 및 이미지 프로세싱 처리 기법 학습, 컴퓨터에 자연어를 이해시키고자 하는 자연어 이해 시스템을 배우고, 자연어 처리 과정을 학습하는 교육과정입니다.

본 과정은 온라인 실시간교육(버츄얼라이브)으로 진행되며, 2개의 디바이스(1개의 노트북(실습용) + 1개의 테블릿 또는 스마트폰(ZOOM 강의시청))이 기본 필수조건입니다.

본 과정은 정부지원 무료과정으로 수강 시 아래와 같은 조건을 이수하여야 합니다.

- 출결(80%)이상, 학습평가 70점이상 (이론평가, 실습평가)



교육목표

AI 고급 과정은 AI 기술능력을 활용하여, 실무에 적용할 수 있는 능력을 배양하는 과정입니다.

인공지능의 핵심기술인 시각,언어지능을 위한 딥러닝 심화, 딥러닝(시각지능, 언어지능) 등을 학습하여 실무적용 전문기술능력을 배양합니다.

많은 연구와 강의를 통하여 완성된 잘 짜인 커리큘럼 기반이라는 것만, 이번 AI 고급 과정의 자랑거리가 아닙니다.

AI 고급의 알짜배기를 모두 담고도 이해하기 쉽게, 전달력 있는 전문가의 강의!

제대로 된 AI 고급 강의 맛집 만나보세요!



수강대상

본 교육과정은 대전충청권역 ICT이노베이션 정부지원 특화교육인 AI융합교육으로,

대전충청권역에 거주하는 시민 누구나 참여 가능합니다.

- 대전충청권 산업체 종사자
- 대전충청권 대학(교) 재학생 및 졸업생
- 대전충청권 만18세이상 미취업자


수강신청 원서접수 후 추가증빙자료 제출이 아래와 같이 필요합니다.

- 대전충청권 산업체 종사자 : 사업장 4대보험가입내역(신청자 기재) or 원천징수내역 or 근로계약서 or 기타(산업체 소속 증빙자료),
- 대전충청권 산업체 대표이사 : 사업자등록증 or 기타(사업체 대표이사 증빙자료)
- 대전충청권 대학(교) 재학생 및 졸업생 : 졸업증명서 or 재학증명서
- 대전충청권 만18세이상 미취업자 : 주민등록증(사본) or 주민등록등본(1개월이내 사본) or 기타 증빙자료



선수과목

기본적인 프로그래밍 언어에 대한 이해 및 기초지식이 필요합니다.

권장사항으로는 "파이썬 언어" 기초 지식이 필요합니다.
권장사항으로는 "AI 개발프로그램을 위한 Python 및 알고리즘"에 대한 기본지식이 필요합니다.



강의내용

1. 시각,언어지능을 위한 딥러닝 심화 (8일 X 4시간 = 32시간 )
1) CoLab 사용방법 및 분석 프로세스 이해 (1H)
- CoLab 사용방법
- 분석 프로세스 이해
2) DeepLearning MLP 실습 (3H)
- DeepLearning 개념 리뷰 및 용어 정리
- Keras Fast Track
- MLP 모델 실습
3) Convolutional neural network 이해 (4H)
- CNN 개념
- CNN 특징
- CNN 구조
4) CNN 실습 (6H)
- Convolutional layers
- Activation
- Pooling
- Batch Normalization
- Dropout
5) CNN With Neural Network Architecture (6H)
- Image Magick 기반 image 전처리
- NNA(Neural Network Architecture) 소개 및 특성 비교
- VGG, ResNet, Inception with Keras
6) Recurrent Neural Network 이해 (4H)
- RNN 개념
- RNN 특징
- RNN 구조
7) RNN 실습 (4H)
- RNN 손실 함수 실습
- RNN 오류 역전파 실습
- 기타 RNN Architecture 실습
8) Long Short-Term Memory (4H)
- LSTM 이해
- LSTM History
- LSTM 실습
- LSTM 응용분야

2. 시각지능 딥러닝 (12일 X 4시간 = 48시간 )
1) CoLab 사용방법 및 분석 프로세스 이해 (1H)
- CoLab 사용방법
- 분석 프로세스 이해
2) Image 프로세싱 (11H)
- Computer Vision 이란?
- Color Space & Image File Format
- Image Processing
- ImageMagick Fast Track
- OpenCV 이해 및 기능
- OpenCV기반 이미지 가공 실습
3) Image기반의 딥러닝 (8H)
- Keras 기반 이미지 분류기 만들기 실습
- NNA(Neural Network Architecture) 소개 및 특성 비교
- ImageNet DataSet and Others
- VGG, ResNet, Inception with Keras
- Mini-Project : 개인 소유 이미지를 이용 Object Detection과 Image Segmentation을 이용한 대상 이미지 추출
4) Image기반의 딥러닝 실무 (16H)
- Google Tensorflow Serving 개념
- Tensorflow 학습 모델(Checkpoint)과 Tensorflow Serving 모델(Saved Model)
- Saved Model 생성 방법
- Yolo 기반 Object Dection 실습
- Image Segmentation 실습
- Mini-Project : NNA(Inception) 활용 Neural Art 실습
3) 개인 프로젝트 (12H)
- Kaggle-Project 소개
- Project 설계
- 전처리
- EDA
- Model
- Visualization
- Service

3. 언어지능 딥러닝 (10일 X 4시간 = 40시간 )
1) CoLab 사용방법 및 분석 프로세스 이해 (1H)
- CoLab 사용방법
- 분석 프로세스 이해
2) 자연어 처리 개요와 전처리(7H)
- CoLab통한 형태소 분석
- 사용자 정의 Corpus 생성
- Word Tokenization와 불용어 처리
- 정규 표현식 활용
3) Count based word Representation(8H)
- Counter Vector와 Bag of Words 생성
- Dense representation
- Document-Term Matrix와 성향 분석
- tf-idf
- Tokenier Vector 생성
- n-gram 기법
4) NLP에 DeepLearning 기법 적용 기초(6H)
- BoW와 MLP
- Tokenier Vector와 1d CNN
- Tokenier Vector와 RNN(seq2seq )
- Tokenier Vector와 BiDirectional RNN
5) Word Embedding(6H)
- LSA
- Word2Vec
- FastText
- Glove
6) NLP 시각화(2H)
- EDA를 위한 NLP시각화
- Word Cloud
- t-SNE
7) NLP 고급 딥러닝 기법 (2H)
- Bidirectional Encoder Representations from Transformers
- Generation Pre-trained Transformer 3
8) 개인 프로젝트 (8H)
- Kaggle-Project 소개
- Project 설계
- 전처리
- EDA
- Model
- Visualization
- Service



기타

아래 링크를 복사 후 접속하여, 서류 다운로드 후 작성하여, 담당자 이메일로 전송하여야 접수가 완료됩니다.

[입학원서 다운로드]
https://drive.google.com/file/d/11r4T3IVeEbChLoIdgRBUMdHAU13g5ey9/view

[개인정보동의서 다운로드]
https://drive.google.com/file/d/11mbWsMz4qE48qfTFYPfQZ541uAcWDrM8/view

한국글로벌널리지 정부사업 담당자 최 홍 근 책임
이메일 : hkchoi@gkn.co.kr
휴대폰 : 010-5534-6541​