교과 시간표 |
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훈련기관명 : 부산정보산업진흥원 | | | | | | | | | |
훈련과정명 : Deep Learning for Artifical Intelligence | | | | | | | | |
훈련기간 : 2019. 06. 03(월) ~ 2019. 06. 04(화) | | | | | | | | |
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시간 | 1교시 | 2교시 | 3교시 | 점심시간 | 4교시 | 5교시 | 6교시 | 7교시 | 8교시 | 1일 시간 | 누적 시간 |
일자 | 09:30 ∼ 10:20 | 10:30∼ 11:20 | 11:30∼ 12:20 | 12:30∼ 13:20 | 13:30∼ 14:20 | 14:30∼ 15:20 | 15:30∼ 16:20 | 16:30∼ 17:20 | 17:30∼ 18:30 |
6.3(월) | Deep Learning for Artifical Intelligence | 딥 러닝과 신경망: 신경망이란, 신경망 트레이닝 | 딥 러닝과 신경망: 신경망이란, 신경망 트레이닝 | 딥 러닝과 신경망: 활성화/로스함수, 하이퍼 매개변수 | | 딥 러닝과 신경망: 활성화/로스함수, 하이퍼 매개변수 | 딥 네트워크 기초와 종류 : 딥 러닝과 딥 네트워크 | 딥 네트워크 기초와 종류 : 딥 네트워크 공통 구조와 구성 요소 | 딥 네트워크 기초와 종류 : 사전 훈련망, 합성곱 신경망, 순환 및 재귀 신경망 | 딥 네트워크 기초와 종류 : 사전 훈련망, 합성곱 신경망, 순환 및 재귀 신경망 | 8 | 8 |
교/강사 | 김선우 | 김선우 | 김선우 | | 김선우 | 김선우 | 김선우 | 김선우 | 김선우 |
비고 | | | | | | | | | |
6.4(화) | Deep Learning for Artifical Intelligence | 딥 네트워크 구현 : 딥 네트워크 개발 도구, CSV 데이터 모델링 | 딥 네트워크 구현 : 시퀀스 데이터 모델링, 이미지 데이터 모델링 | 딥 네트워크 튜닝 : 기본 개념, 입력 데이터 매칭, 활성화 함수 사용 | | 딥 네트워크 튜닝 : 로스 함수 적용, 최적화 방법 적용, 합성곱 신경망 | 딥 네트워크 튜닝 : 순환 신경망, 제한 볼츠만 머신, 딥 신뢰 신경망 | 딥 네트워크 튜닝 : 순환 신경망, 제한 볼츠만 머신, 딥 신뢰 신경망 | 벡터화 : 벡터화 개요, 텍스트 데이터 벡터화 | 벡터화 : 시퀀스 데이터 벡터화, 이미지 데이터 벡터화 | 8 | 16 |
교/강사 | 김선우 | 김선우 | 김선우 | | 김선우 | 김선우 | 김선우 | 김선우 | 김선우 |
비고 | | | | | | | | | |