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강좌정보

교육과정 정보

과정명Deep Learning for Artifical Intelligence
교육대상 협약기업 재직자 등
교육기간 2019-06-03 ~ 2019-06-04
교육시간 09:30 ~ 18:30 / 총 16시간
마감기간 2019-05-30  18시
수강정원 20
강사명김선우
강사프로필

강의경력

비트교육센터 (2000)

이상엽 아카데미 (2003)

 

한국무역협회 IT 아카데미 (2004~2006)

한국전자정보통신산업진흥회 (KEA) (2018)

한국전파진흥협회/전파방송통신인재개발원 (2010~2012)

부산정보산업진흥원 (2018), 대구디지털진흥원 (2017)

삼성 멀티 캠퍼스 (2016~2018년년)

 

팬택 (2010~2012), 모토롤라 코리아 (2011)

삼성전자 첨단기술 연수소 (1998~2016)

삼성전자 인재개발원 (수원/구미) (2003~2018)

LG전자 인재개발원 (2005~2016)

교육장소 제2강의실
교육상세내용  
교과 시간표
훈련기관명  : 부산정보산업진흥원
훈련과정명  : Deep Learning for Artifical Intelligence
훈련기간      :   2019. 06. 03() ~ 2019. 06. 04()
시간1교시2교시3교시점심시간4교시5교시6교시7교시8교시1일
시간
누적
시간
일자09:30 ∼
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 Intelligence딥 러닝과 신경망: 신경망이란, 신경망 트레이닝딥 러닝과 신경망: 신경망이란, 신경망 트레이닝딥 러닝과 신경망: 활성화/로스함수, 하이퍼 매개변수 딥 러닝과 신경망: 활성화/로스함수, 하이퍼 매개변수딥 네트워크 기초와 종류 : 딥 러닝과 딥 네트워크딥 네트워크 기초와 종류 : 딥 네트워크 공통 구조와 구성 요소딥 네트워크 기초와 종류 : 사전 훈련망, 합성곱 신경망, 순환 및 재귀 신경망딥 네트워크 기초와 종류 : 사전 훈련망, 합성곱 신경망, 순환 및 재귀 신경망88
교/강사김선우김선우김선우 김선우김선우김선우김선우김선우
비고         
6.4(화)Deep Learning for Artifical Intelligence딥 네트워크 구현 : 딥 네트워크 개발 도구, CSV 데이터 모델링딥 네트워크 구현 : 시퀀스 데이터 모델링, 이미지 데이터 모델링딥 네트워크 튜닝 : 기본 개념, 입력 데이터 매칭, 활성화 함수 사용 딥 네트워크 튜닝 : 로스 함수 적용, 최적화 방법 적용, 합성곱 신경망딥 네트워크 튜닝 : 순환 신경망, 제한 볼츠만 머신, 딥 신뢰 신경망딥 네트워크 튜닝 : 순환 신경망, 제한 볼츠만 머신, 딥 신뢰 신경망벡터화 : 벡터화 개요, 텍스트 데이터 벡터화벡터화 : 시퀀스 데이터 벡터화, 이미지 데이터 벡터화816
교/강사김선우김선우김선우 김선우김선우김선우김선우김선우
비고         
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