텐서플로우(TensorFlow)를 활용한 딥러닝 데이터 분석가 교육과정
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교육과정 |
텐서플로우(TensorFlow)를 활용한 딥러닝 데이터 분석가 교육과정 |
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교육시간 | |||
교육일정 |
11월 9일, 11월 16일, 11월 23일, 11월 30일 _ 『강남 교육센터』 |
교육비용 | |
학습목표 | 교육문의 02.538.3644 | ||
정원 |
20명 |
주제 |
강의 주요 내용 |
시간 |
Chapter 1 |
- Deeep Learning의 이해 - 딥러닝 알고리즘과 신경망 구조 - Tensorflow의 기본개념 - Tensor : 상수, 변수, placeholder, 연산자
- TensorBoard : 그래프 시각화 | H |
Chapter 2 |
- TensorBoard : 그래프 시각화 - 모델 저장 및 복구 - 텐서플로 기반 pickle, binary data - 선형회귀 분석 : 데이터의 분류 및 예측 - Cost Function, Gradient Descent | H |
Chapter 3 | - 로지스틱 회귀 - SoftMax 알고리즘 - relu, cross-entropy - 집화 : K-평균 알고리즘으로 데이터 분류 | H |
Chapter 4 |
- Tensorflow 기반의 Keras 라이브러리 활용 - CNN : 이미지 인식 - RNN : 텍스트 분석 | H |