기술 교육

교육 소개

머신러닝과 빅데이터 기초과정

성남-KAIST 차세대 ICT 연구센터는 실무자를 위한 초급 인공지능(기계학습) 관련 교육 프로그램을 운영하고 있습니다.

본 강좌에서는 기계학습에 대한 기본지식과 최신 딥러닝 기법들을 다룹니다. 

강의에서 다룬 기계학습 기법들을 다양한 데이터에 적용하고, 실무에 필요한 전처리 기법들과 주요 기계학습 SW 도구를 학습합니다.

머신러닝과 빅데이터 전문가 과정

성남-KAIST 차세대 ICT 연구센터에서는 성남시 중소, 벤처기업인들 대상으로 인공지능 관련 교육 프로그램을 운영하고 있습니다.

본 강좌에서는 기계학습에 대한 기본지식, 최신 딥러닝 기법들, 자연어처리 기법들을 다룹니다.
특히 강의와 실습 비율을 1:1로 하여 강의에서 소개된 기계학습 기법들을 다양한 종류의 데이터에 적용시키며 실무에 필요한 데이터 전처리 기법들과 주요 기계학습 SWtool들의 사용법을 배우게 됩니다.

교육 구성

머신러닝과 빅데이터 기초 및 실무과정

회차일정교육내용강사진
13월 26일(금)Classification and Regression
– 분류, 연관성 유추, 최적화 등 기계학습의 기본개념
문재균 교수
(KAIST 전기 및 전자공학부)
24월 2일(금)Deep Learning
– 기계학습 응용의 근간이 되는 심층신경망의 역할, 개념, 훈련과정 및 실습
문재균 교수
(KAIST 전기 및 전자공학부)
34월 9일(금)Convolutional Neural Network
– 가장 많이 쓰여지는 CNN기반 심층신경망의 구조, 디자인 및 이미지 데이터 활용 실습
서창호 교수
(KAIST 전기 및 전자공학부)
44월 16일(금)Recurrent Neural Network
– 시간의존도가 있는 데이터 분석에 특화된 순환 신경망의 개념, 구조적 특성 및 문장 데이터 활용 실습
서창호 교수
(KAIST 전기 및 전자공학부)

머신러닝과 빅데이터 전문가 과정

회차일정교육내용강사진
110월 8일(금) Machine learning with Scikit-Learn서창호 교수
(KAIST 전기및전자공학부)
210월 15일(금)Deep learning with TensorFlow서창호 교수
(KAIST 전기및전자공학부)
310월 22일(금)Convolutional Neural Network김준모 교수
(KAIST 전기및전자공학부)
410월 29일(금)Recurrent Neural Network유창동 교수
(KAIST 전기및전자공학부)

교육 대상

성남 소재 중소/벤처기업 실무자, 성남시 거주자(주민등록상 거주지 기준)

참가 안내

신청 방법

공지사항에 있는 신청양식 다운받아, 작성 후 이메일 신청 (happytae@kaist.ac.kr)

 머신러닝과 빅데이터과정 9기 신청서 및 개인정보동의서

문의
성남-KAIST 차세대 ICT 연구센터 권태은 행정원(031-786-1084, happytae@kaist.ac.kr)
오시는 길
경기 성남시 분당구 성남대로331번길 8, 킨스타워 12층

전화번호

031-786-1084
Email
happytae@kaist.ac.kr
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