Deep Learning with Keras 교육 과정

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝 기술을 사용하여 자율 주행 자동차를 제작하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 컨벌루션 신경망을 구축하고 훈련시키려면 Keras을 사용하십시오.
• 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 자율 주행 프로젝트에서 차선을 식별합니다.
• 교통 표지판을 구별하기 위해 딥 러닝 모델을 훈련시킵니다.
• 완전 자율주행 자동차를 시뮬레이션합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Keras와 Python을 사용하여 고급 딥 러닝 신경망 및 모델을 개발하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 지도 학습 또는 비지도 학습 방법으로 딥 러닝을 적용합니다.
• 동시 신경망과 순환 신경망을 개발, 학습 및 구현합니다.
• Keras와 Python을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하여 이미지, 텍스트, 사운드 등과 관련된 문제를 해결하세요.

이 과정은 AI (emphasizing Machine Learning 및 Deep Learning)에서 Automotive 산업을 다루고 있습니다. 그것은 자동차의 여러 상황에서 어떤 기술이 (잠재적으로) 사용될 수 있는지 결정하는 데 도움이됩니다 : 간단한 자동화, 이미지 인식에서 독립적 인 의사 결정에 이르기까지.

인공 신경망은 Artificial Intelligence (AI) 시스템의 개발에 사용되는 계산 데이터 모델로 "지능적인"작업을 수행 할 수 있습니다. Neural Networks 는 일반적으로 인공 지능의 한 구현 인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에 사용됩니다. Deep Learning 은 ML의 하위 집합입니다.

인공 신경망은 Artificial Intelligence (AI) 시스템의 개발에 사용되는 계산 데이터 모델로 "지능적인"작업을 수행 할 수 있습니다. Neural Networks 는 일반적으로 인공 지능의 한 구현 인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에 사용됩니다. Deep Learning 은 ML의 하위 집합입니다.

Caffe 는 표현, 속도 및 모듈성을 염두에 둔 심층적 인 학습 프레임 워크입니다.

본 과목은 MNIST를 이용한 이미지 인식을위한 CEPE의 심도있는 학습 틀로서의 Caffe 의 응용을 탐구한다.

청중

이 과정은 Caffe 를 프레임 워크로 사용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다.

이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Caffe 의 구조와 전개 메커니즘 이해
• 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
• 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
• 교육 모델, 레이어 및 로깅 구현과 같은 고급 제작 구현

이 과정은 특정 방법을 너무 깊이 Deep Learning 않고 Deep Learning 을위한 일반적인 개요입니다. 예측 정확도를 높이기 위해 딥 학습을 시작하려는 사람들에게 적합합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키려는 초급부터 중급 수준의 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 분산 딥러닝의 원리를 이해합니다.
• DeepSpeed를 설치하고 구성합니다.
• DeepSpeed를 사용하여 분산 하드웨어에서 딥 러닝 모델을 확장합니다.
• 최적화 및 메모리 효율성을 위한 DeepSpeed 기능을 구현하고 실험해 보세요.

기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경 네트워크와 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다.

Introduction:

Deep learning is becoming a principal component of future product design that wants to incorporate artificial intelligence at the heart of their models. Within the next 5 to 10 years, deep learning development tools, libraries, and languages will become standard components of every software development toolkit. So far Google, Sales Force, Facebook, Amazon have been successfully using deep learning AI to boost their business. Applications ranged from automatic machine translation, image analytics, video analytics, motion analytics, generating targeted advertisement and many more.

This coursework is aimed for those organizations who want to incorporate Deep Learning as very important part of their product or service strategy. Below is the outline of the deep learning course which we can customize for different levels of employees/stakeholders in an organization.

Target Audience:

( Depending on target audience, course materials will be customized)

Executives

A general overview of AI and how it fits into corporate strategy, with breakout sessions on strategic planning, technology roadmaps, and resource allocation to ensure maximum value.

Project Managers

How to plan out an AI project, including data gathering and evaluation, data cleanup and verification, development of a proof-of-concept model, integration into business processes, and delivery across the organization.

Developers

In-depth technical trainings, with focus on neural networks and deep learning, image and video analytics (CNNs), sound and text analytics (NLP), and bringing AI into existing applications.

Salespersons

A general overview of AI and how it can satisfy customer needs, value propositions for various products and services, and how to allay fears and promote the benefits of AI.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 수익 성장을 가속화하고 비즈니스 세계의 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 모델을 구축 및 구현하려는 비즈니스 분석가, 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념을 이해합니다.
• ML 및 DL을 통해 비즈니스와 산업의 미래에 대한 통찰력을 얻으세요.
• 딥 러닝을 통해 비즈니스 전략과 솔루션을 정의하세요.
• 비즈니스 문제 해결에 데이터 과학과 딥 러닝을 적용하는 방법을 알아보세요.
• Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras 등을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축합니다.

기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경망과 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다.

강사가 진행하는이 실시간 교육에서 참가자는 R 학습을 통해 심층 학습 주가 예측 모델을 작성하면서 금융에 대한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 깊은 학습의 기본 개념 이해
• 금융 분야에서의 심층 학습의 응용 및 용도에 대해 배웁니다.
• R을 사용하여 재무에 대한 심층적 인 학습 모델 작성
• R을 사용하여 자신의 깊은 학습 주가 예측 모델을 구축하십시오.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

머신 러닝은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 학습 데이터 표현을 기반으로하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 필드입니다. Python 은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 딥 러닝 신용 리스크 모델을 작성하면서 뱅킹을위한 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배우게됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 딥 러닝의 기본 개념 이해
• 뱅킹에서 딥 러닝의 응용 프로그램 및 사용법 배우기
• Python , Keras 및 TensorFlow 를 사용하여 뱅킹을위한 딥 러닝 모델 생성
• Python 사용하여 자체 딥 러닝 신용 리스크 모델 구축

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

기계 학습은 컴퓨터가 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 학습 할 수있는 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 학습은 신경 네트워크와 같은 데이터 표현 및 구조를 학습하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 핵심 거래 프로그램에서부터 리스크 관리 시스템에 이르는 금융 애플리케이션에 사용됩니다.

강사가 진행하는이 실습에서 참가자는 심층 학습 신용 위험 모델을 작성하면서 R을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• 깊은 학습의 기본 개념 이해
• 은행 업무에서의 심층 학습의 응용과 용도를 배우십시오.
• R을 사용하여 은행 업무를위한 심층 학습 모델 생성
• R을 사용하여 자신의 깊은 학습 신용 위험 모델을 구축하십시오.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 능력을 갖춘 인공 지능의 한 분야입니다. 딥 러닝은 신경망과 같은 구조 및 데이터 표현 학습을 기반으로 하는 방법을 사용하는 기계 학습의 하위 분야입니다. Python은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 딥 러닝 주가 예측 모델 생성 과정을 단계별로 진행하면서 Python을 사용하여 금융용 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

딥 러닝의 기본 개념 이해 금융에서 딥 러닝의 응용 및 사용 방법 알아보기 Python, Keras 및 TensorFlow를 사용하여 금융용 딥 러닝 모델 만들기 Python을 사용하여 자체 딥 러닝 주가 예측 모델 구축

청중

개발자 데이터 과학자

코스의 형식

파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습