마감[IT공학과]오픈소스 딥러닝 프레임워크 텐서플로우를 이용한 딥러닝 프로그래밍 방법 교육

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오픈소스 딥러닝 프레임워크 텐서플로우를 이용한 딥러닝 프로그래밍 방법 교육

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세부내용

 

방학 특강오픈소스 딥러닝 프레임워크 텐서플로우를 이용한 딥러닝 프로그래밍 방법 교육

 

1. 운영 목표

참여 학생들의 기본적인 딥러닝 개념과 이해

딥러닝을 구현하기 위한 텐서플로우 기초 이용방법 습득

텐서플로우를 이용한 빅데이터 분석 및 활용을 통한 응용 기술 습득

최신 IT기술 이해 및 실무 적용 가능 기술 교육을 통한 취업률 향상

학생들의 최신 IT동향 파악 및 진로 선택에 도움

딥러닝 심화교육 이전의 기본 교육으로 이용

 

2. 강의 내용 및 진행 일정

 

1) 코스워크 1: 이론기반 딥러닝 기본의 이해

간식 및 식사 등의 다과 제공

 

항목

내용

과정명

이론기반 딥러닝 기본의 이해

교육시간

1일 / 3시간 / 7일 (총 21시간)

교육대상

딥러닝을 처음 접하거나딥러닝에 이론을 배우고 이해하고 싶은 학생

선수조건

파이선 프로그래밍 유경험자 / IT공학전공 우대

교육목표

딥러닝을 이해하기 위해인공지능에 대한 전반적인 내용과 원리 등에 대한 내용을 학습한다복잡한 수학 공식을 전공생이나 비전공생 할 것 없이 이해할 수 있도록 간략하게 핵심만 설명한 이후코스워크 2에서 이론에서 배운 내용을 직접 사용해 보는 것에 초점을 둔다기본적인 딥러닝 관련 지식에 대해 수업하며 7일에 걸쳐 이론 수업을 진행한다.

 

 

회차

일정(날짜)

활동 계획

1

2018/12/28

딥러닝 이론 기초1: 기초 딥러닝 개념 및 필수 용어 교육

2

2018/12/31

딥러닝 이론 심화1: 심화 딥러닝 개념 및 필수 용어 교육

3

2019/1/2

텐서플로우 기초1: 텐서플로우 기초 및 설치 방법 교육(1)

4

2019/1/3

텐서플로우 기초2: 텐서플로우 기초 및 설치 방법 교육(2)

5

2019/1/4

MNIST 예제를 통한 텐서플로우 사용 방법 교육(1)

6

2019/1/7

MNIST 예제를 통한 텐서플로우 사용 방법 교육(2)

7

2019/1/8

MNIST 예제를 통한 딥러닝 및 텐서플로우 사용 방법 교육(3)

 

 

2) 코스워크 2: 실습을 통한 딥러닝 모델 설계와 구현

 - 간식 및 식사 등의 다과 제공

 

항목

내용

과정명

실습을 통한 딥러닝 모델 설계와 구현

교육시간

1일 / 3시간 / 3일 (총 9시간)

교육대상

딥러닝을 응용하여 직접 프로그램 실행 및 개발을 하고 싶은 학생

선수조건

파이선 프로그래밍 유경험자 및 이론 수업 수강자 / IT공학전공 우대

교육목표

딥러닝에 대한 기본 지식을 갖춘 후 텐서플로우를 활용하여 딥러닝을 직접 구현하기 위해먼저 텐서플로우에 대한 이해와 기초 지식 및 설치방법을 교육한다총 8일에 걸쳐 실습이 이루어지며 실습수업이기 때문에 강사 이외에 추가 인원을 보충하여 학생들의 실습을 지원한다학과 실습실의 컴퓨터에서 진행되며 이 또한 기초와 심화 부분으로 나누어 수업을 진행하며 수업 세부 내용은 다음과 같다텐서플로우 기초 3~5와 텐서플로우 심화1~3의 경우 텐서플로우 사용과 딥러닝 입문에서 반드시 거쳐가는 대표적인 2가지 예제를 사용하여 수업을 진행한다.

 

회차

일정(날짜)

활동 계획

8

2019/1/9

텐서플로우 심화1: ImageNet 예제를 통한 딥러닝 및 텐서플로우 심화(1)

9

2019/1/10

텐서플로우 심화2: ImageNet 예제를 통한 딥러닝 및 텐서플로우 심화(2)

10

2019/1/11

아이디어 공모전 및 프로그램 마무리 시상식

 

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    접수인원 제한없음

    종료