메인메뉴로 이동 본문으로 이동

lnb영역

기술교육

고객센터

02-6959-5779

ribbon@kitanet.or.kr

상담가능시간 : 평일 09:00~18:00
토/일요일 및 공휴일 휴무

컨텐츠 내용

  1. 수강신청
  2. 과정정보

데이터 분석 입문 II

과정 이미지
데이터 분석 입문 II 과정정보
교육시간 12시간
수강기간 30일
강의구성 6차시
수강료 160,000원
과정소개

딥러닝을 통한 데이터 분석부터 최신 이슈 및 사례까지 알아봅니다. 

 

교육대상​​

딥러닝을 통한 데이터 분석부터 최신 이슈 학습으로 인사이트를 얻고자 하는 직장인

 

▶학습목차

1. 인공 신경망과 딥러닝

2. Perceptron의 이해

3. 파라미터 및 하이퍼 파라미터

4. 가중치와 손실 함수

5. Back Propagation

6. Gradient Descent

7. Mini-Batch 학습법

8. Overfitting과 Dropout

9. Deep Belief Network

10. Convolutional Neural Network

11. Open CV와 딥러닝

12. Recurrent Neural Network

13. LSTM

14. 오토인코더

15. Word2Vec

16. Doc2Vec

17. BERT

18. 한글 임베딩과 활용

19. Generative Adversarial Network

20. 설명가능 AI

21. 데이터 리터러시와 분석

22. 미디어로 보는 핫이슈 ①

23. 미디어로 보는 핫이슈 ②

24. 데이터 전처리부터 모형 선정까지

25. 모형 튜닝에서 예측까지

26. 데이터 분석과 스마트팩토리

27. 데이터 분석과 RPA

28. 데이터 분석과 금융 상품

29. 데이터 분석과 자율주행

30. 데이터 분석 트렌드 이미지 처리

31. 데이터 분석 트렌드 eXplainable AI

32. 데이터 분석 트렌드 양자 컴퓨팅과 머신러닝

 

▶수료기준

항목

진도율

진행단계평가

최종평가

과제

수료점수

평가비율

100%

0%

0%

0%

60점이상

수료조건

80%

없음

없음

없음

※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60 이상이어야 합니다.

학습목표
1. 딥러닝을 통한 데이터 분석이 가능할 수 있도록 학습합니다.
2. 분석 예시부터 향후 트렌드까지 함께 살펴봅니다.
강의목차
차시 강의명
1차시 1. 머신 러닝과 딥러닝
2차시 2. 퍼셉트론
3차시 3. 딥러닝 모델 요소
4차시 4. 딥러닝의 구성 요소
5차시 5. 순전파와 역전파
6차시 6. 딥러닝 문제 해결과 개발
평가정보
평가정보
구분 배점 평가명
평가정보가 없습니다.