마감[IT공학과]오픈소스 딥러닝 프레임워크 텐서플로우를 이용한 딥러닝 프로그래밍 방법 교육
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세부내용
방학 특강: 오픈소스 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 접하거나, 딥러닝에 이론을 배우고 이해하고 싶은 학생 |
선수조건 | 파이선 프로그래밍 유경험자 / IT공학전공 우대 |
교육목표 | 딥러닝을 이해하기 위해, 인공지능에 대한 전반적인 내용과 원리 등에 대한 내용을 학습한다. 복잡한 수학 공식을 전공생이나 비전공생 할 것 없이 이해할 수 있도록 간략하게 핵심만 설명한 이후, 코스워크 2에서 이론에서 배운 내용을 직접 사용해 보는 것에 초점을 둔다. 기본적인 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 위해, 먼저 텐서플로우에 대한 이해와 기초 지식 및 설치방법을 교육한다. 총 8일에 걸쳐 실습이 이루어지며 실습수업이기 때문에 강사 이외에 추가 인원을 보충하여 학생들의 실습을 지원한다. 학과 실습실의 컴퓨터에서 진행되며 이 또한 기초와 심화 부분으로 나누어 수업을 진행하며 수업 세부 내용은 다음과 같다. 텐서플로우 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 |
상세일정 및 신청하기
- 프로그램 일정 신청기간 신청현황
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마감[IT공학과]오픈소스 딥러닝 프레임워크 텐서플로우를 이용한 딥러닝 프로그래밍 방법 교육
~
부터
까지25 명 / 무제한
접수인원 제한없음
종료