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최근 본 과정

교육과정

21세기 초일류 꿈을 키워 나가는 한국산업기술협회

교육신청

과정명 파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 교육 대상
  • 중소기업
교육 기간 수강신청 기간 2020.12.24 ~ 2021.02.15
교육 수준 초급 정원 20명
교육비
  • 중소기업0원
참가자 특전
과정명 파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝
교육 대상
  • 중소기업
교육 기간
수강신청 기간 2020.12.24 ~ 2021.02.15
교육 수준 초급
정원 20명
교육비
  • 중소기업0원
참가자 특전

교육일정

1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월
24 ~ 25
26 ~ 27
28 ~ 29
23 ~ 24
25 ~ 26
1월 2월 3월 4월 5월 6월
24 ~ 25
26 ~ 27
28 ~ 29
7월 8월 9월 10월 11월 12월
23 ~ 24
25 ~ 26

교육대상

- 스마트 제조 맞춤형 프로젝트 기획 및 관리자
- 머신러닝 알고리즘, 통계 및 데이터 분석 등에 관심있는 분

교육목표

스마트 제조 요구되는 복잡한 데이터 구조 패턴을 기계(컴퓨터)로 하여금 스스로 학습하게 하는 머신러닝 알고리즘 기술을 활용하여 현업의 데이터를 분석할 수 있다.
스마트 제조현장에서의 머신러닝, 파이썬, 아나콘다, 다중 선형 회귀 모델, 비선형 분류 및 회귀, 군집화 등을 설명할 수 있다.
스마트 제조현장 맞춤형 도구를 사용한 실습을 통하여 머신러닝의 활용 사례와 실무 적용 역량을 확보할 수 있다.

과정개요

가. 이론 및 사례 강의
- 스마트 제조현장에서의 머신러닝, 파이썬, 아나콘다, 다중 선형 회귀 모델, 비선형 분류 및 회귀, 군 집화 등을 설명한다.
나. 실습
- 스마트 제조현장 맞춤형 도구를 사용한 실습을 통하여 머신러닝의 활용 사례와 실무 적용 역량을 확보한다.

세부일정

구분 세부 내용 시간 교육 형태
1 일차 1. 스마트 제조현장에서 머신러닝의 활용사례와 이슈
- 머신러닝의 활용 사례
- 머신러닝 활용 이슈

2. 실습을 위한 파이썬, 아나콘다 환경설정
- 파이썬 환경설정법
- 아나콘다 환경설정법

3. Anaconda를 이용한 실습 환경 설정
- Anacoda 실습 환경 설정
- Anacoda 활용법
8 이론 및 실습
2 일차 4. 다중 선형 회귀 모델(Multiple linear regression)
- 다중 선형 회귀 모델의 이해
- 다중 선형 회귀 모델 활용법

5. 인공신경망을 이용한 비선형 분류 및 회귀
- 인공신경망을 이용한 비선형 분류
- 인공신경망을 이용한 비선형 회귀

6. 군집화 학습 결과의 시각화
- 군집화 학습 결과 해석
- 군집화 학습 결과 시각화
8 이론 및 실습

출결관리

출결관리앱 설치 필수(고용노동부 HRD-Net및 출결관리)
지각,조퇴,외출 시 담당자 확인 필수(담당자 확인없이 교육장 무단 이탈행위 금지)

교육장소

서울특별시 금천구 범안로 1130 (가산동 685) 가산디지털엠파이어 빌딩 14층