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교육과정
21세기 초일류 꿈을 키워 나가는 한국산업기술협회
교육신청
과정명 | 파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 | 교육 대상 |
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교육 기간 | 수강신청 기간 | 2022.01.04 ~ 2022.02.23 | |
교육 수준 | 초급 | 정원 | 24명 |
교육비 |
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참가자 특전 |
과정명 | 파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 | ||
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교육 대상 |
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교육 기간 | |||
수강신청 기간 | 2022.01.04 ~ 2022.02.23 | ||
교육 수준 | 초급 | ||
정원 | 24명 | ||
교육비 |
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참가자 특전 |
교육일정
1월 | 2월 | 3월 | 4월 | 5월 | 6월 | 7월 | 8월 | 9월 | 10월 | 11월 | 12월 |
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1월 | 2월 | 3월 | 4월 | 5월 | 6월 |
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7월 | 8월 | 9월 | 10월 | 11월 | 12월 |
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 |
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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