TensorFlow를 이용한 머신러닝 실습

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• 본교에서는 제4차 산업혁명에서 가장 유망한 기술로 분류되는 인공지능을 배우기 위해 다양한 교과 및 비교과과정을 개설하여 운영하고 있다.
• 기술인문융합전공에서는 2020학년도에 인공지능 분야에서도 파이썬 언어를 이해하면 쉽게 배울 수 있는 scikit-learn을 이용한 머신러닝 교과목을 신설하여 운영하고 있으며, 인공지능에 대한 학생들의 수요가 늘어나고 있어 좀더 깊이 있는 인공지능 교육과정에 대한 개발이 필요한 시점이다.
• 구글의 연구소에서는 머신러닝 개발자들이 활용하고 있는 머신러닝 개발환경을 오픈소스로 제공하고 있으며, TensorFlow를 이용한 교육과정을 만들어 보급하고 있다. 하지만 누구나 참여할 수 있는 프로그램임에도 불구하고 지초지식와 개발방법에 대해 쉽게 안내하지 못하고 있어 누구든지 쉽게 이해할 수 있는 단기집중과정을 개설하여 학생들이 인공지능과 머신러닝에 대해 도전할 수 있는 기회의 폭을 넓혀주고자 한다.

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세부내용

• 1회차 학습활동

- 머신러닝 소개

- Google Colaboratory을 이용한 파이썬 코딩, Numpy librar, Pandas Library


• 2회차 학습활동

- ML문제로 표현하기, ML로 전환하기, 손실 줄이기

- TensorFlow 첫걸음, 일반화


• 3회차 학습활동

- 학습 및 테스트 셋 다루기, 검증세트 다루기, 표현과 특성교차, 정규화

- 로지스틱 회귀, 분류, 신경망과 학습, 다중클래스 신경망


• 4회차 학습활동

- 머신러닝 엔지니어링 : 정적학습과 동적 학습, 정적 추론과 동ㅈ거 추론, 데이터 종속성, 공정성

- 실생활에서의 머신러닝 시스템 : 암 발병 예측, 참고문헌과 가이드라인

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    ~

    6,000 부터
    까지

    99 명 / 무제한

    접수인원 제한없음

    종료