제목
교육 <특강> 인공지능의 핵심, 머신러닝의 이해 (12월 20일 금 2시, 상대 2호관 313호)
빅데이터비즈니스연구소 | 2019-12-13 | 조회 2252
본문 내용
<인공지능의 핵심, 머신러닝의 이해>
1. 개최목적 : 인공지능의 핵심분야인 머신러닝에 대한 강의를 진행하여 관심도 및 이해도를 증대시키고,
머신러닝 실무 능력을 향상시키기 위한 머신러닝 특강
2. 날 짜 : 2019년 12월 20일 (금) 14:00 ~ 16:00
3. 장 소 : 전북대학교 상과대학 2호관 313호
4. 진 행 자 : (주)퀀텀아이 머신러닝 클라우드 컨설턴트 정교윤 강사
5. 참석대상 : 전북대학교 재(휴)학생, 대학원생
6. 참 가 비 : 무료
7. 참가신청 : 4eversb@naver.com
이름, 연락처, 소속 기재 후 12월 18일까지 메일 발송
8. 교육과정
1. 디지털 트랜스포메이션으로 인한 비즈니스 환경의 변화
2. 왜 디지털 트랜스포메이션이 인공지능 주도의 트랜스포메이션인가?
3. 인공지능(AI)에 대한 소개
3-1. 머신러닝과 딥러닝
3-2. Analytics와 AI의 차이
3-3. Agent 로부터 스스로 학습하는 AI
3-4. AI 및 Data Science 분야에서 가장 중요한 역할 Top 10
4. 데이터(Data)의 형태
4-1. 정형 데이터 (Structured Data)
4-2. 비정형 데이터 (Unstructured Data)
4-3. 반정형 데이터 (Semi-structured Data)
4-4. 데이터의 차원 (Dimensions of Data)
4-5. 데이터 차원의 표현 (Dimension Representation)
5. 머신러닝 기초 (Machine Learning Basics)
5-1. 머신러닝 프로세스 및 워크플로우 (Machine Learning Process and Workflow)
5-2. 기본적인 머신러닝 방법 (Basic Machine Learning Method)
5-3. 머신러닝 플랫폼 (Machine Learning Platform)
6. 신경망 (Neural Network)
6-1. 딥러닝 - 신경망 (Deep Learning & Neural Network)
6-2. 신경망 예시 (Neural Networks)
6-3. 딥러닝 모델 훈련 방법 (Training a deep learning model)
6-4. 딥러닝 모델 구축 (Building a model)
6-5. 이미지 인식과 딥러닝 (Image Recognition & Deep Learning)
6-6. 모델 배포 (Deployment)
6-7. 모델 평가
6-8. 모델 훈련 및 인퍼런스
9. 주 최 : 전북대학교 빅데이터 비즈니스연구소
10. 후 원 : 한국정보화진흥원
붙임 포스터 1부. 끝.
홍보 내용
[전북대학교 빅데이터 비즈니스 연구소] 머신러닝 특강 포스터.jpg
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