대한민국 신경망 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 해석 가능한 AI 시스템 구축에 중점을 두고 딥 러닝 모델을 위한 최첨단 XAI 기술을 알아보고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 딥러닝에서 설명 가능성의 과제를 이해합니다.
• 신경망을 위한 고급 XAI 기술을 구현합니다.
• 딥러닝 모델이 내린 결정을 해석합니다.
• 성과와 투명성 간의 균형을 평가합니다.

AI를 소개하고 Python 프로그래밍 언어를 사용한 응용 프로그램을 소개하는 4일 과정입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

강화 학습의 원리와 딥러닝 아키텍처를 결합하여 에이전트가 환경과의 상호작용을 통해 결정을 내릴 수 있게 하는 것이 Deep Reinforcement Learning(DRL)입니다. 이는 자율 주행 차량, 로봇 제어, 알고리즘 거래, 적응형 추천 시스템 등 많은 현대 AI 발전의 기초가 됩니다. DRL은 에이전트가 보상 기반 학습을 통해 시도와 오류를 기반으로 전략을 학습하고, 정책을 최적화하며, 자율적으로 결정을 내릴 수 있게 합니다.

이 강사는 중급 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 하며, 복잡한 환경에서 자율적인 의사 결정을 할 수 있는 지능형 에이전트를 구축하기 위해 Deep Reinforcement Learning 기술을 학습하고 적용하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 강화 학습의 이론적 기초와 수학적 원리를 이해합니다.
• Q-Learning, 정책 기울기, 액터-크리틱 방법 등 주요 RL 알고리즘을 구현합니다.
• TensorFlow 또는 PyTorch를 사용하여 딥 강화 학습 에이전트를 구축하고 학습합니다.
• 게임, 로봇 공학, 의사 결정을 최적화하는 등 실제 응용 프로그램에 DRL을 적용합니다.
• 최신 도구를 사용하여 학습 성능을 문제 해결, 시각화 및 최적화합니다.

수업 형식

• 상호작용형 강의 및 안내된 논의
• 실습 연습 및 실전 구현
• 실시간 코딩 데모 및 프로젝트 기반 응용 프로그램

수업 커스터마이징 옵션

• 예를 들어, TensorFlow 대신 PyTorch를 사용하는 커스터마이징된 이 강좌를 요청하려면 연락하여 조치하세요.

이 과정은 관리자, 솔루션 설계자, 혁신 책임자, CTO, 소프트웨어 설계자 및 응용 인공 지능의 개요와 개발에 대한 가장 가까운 예측에 관심이 있는 모든 사람을 위해 만들어졌습니다.

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.

이 인스트럭터 주도형 실시간 교육 (온라인 또는 현장)에서 초보자 수준의 참여자들이 확률, 통계, 프로그래밍 및 머신러닝의 기본 개념을 학습하고 이를 AI 개발에 적용하는 것을 목표로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참여자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 확률과 통계의 기본 개념을 이해하고 이를 실제 시나리오에 적용할 수 있습니다.
• 절차적, 함수형, 객체 지향 프로그래밍 코드를 작성하고 이해할 수 있습니다.
• 분류, 클러스터링 및 신경망과 같은 머신러닝 기술을 구현할 수 있습니다.
• 규칙 엔진과 전문가 시스템을 사용하여 문제 해결을 위한 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.

인공 신경망은 "지능형" 작업을 수행할 수 있는 Artificial Intelligence (AI) 시스템 개발에 사용되는 계산 데이터 모델입니다. Neural Networks은 그 자체로 AI 구현 중 하나인 Machine Learning (ML) 애플리케이션에서 일반적으로 사용됩니다. Deep Learning은 ML의 하위 집합입니다.

AI와 그 응용을 소개하는 4일간의 강좌입니다. 이 과정을 마친 후 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 하루를 추가로 가질 수 있는 옵션이 있습니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 온라인 또는 오프사이트에서 진행되며, 데이터 과학자와 통계학자가 직업 분야에서 데이터를 준비하고 모델을 구성하며 머신러닝 기법을 효과적으로 적용할 수 있도록 설계되었습니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이해하고 구현합니다.
• 머신러닝 응용 프로그램을 위한 데이터를 준비하고 모델을 구성합니다.
• 사후 분석을 수행하고 결과를 효과적으로 시각화합니다.
• 실제 세계의 특정 산업 시나리오에 머신러닝 기법을 적용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Chainer을 사용하여 Python에서 신경망을 구축하고 교육하고 동시에 코드를 쉽게 디버깅하려는 연구원 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 신경망 모델 개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 이해하기 쉬운 소스 코드를 사용하여 신경망 모델을 정의하고 구현합니다.
• 고성능을 위해 GPU을 활용하면서 딥 러닝 학습 모델을 최적화하기 위해 예제를 실행하고 기존 알고리즘을 수정합니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 패턴 인식 및 머신러닝 분야에 대한 소개입니다. 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 생물정보학 등 다양한 분야에서의 실용적인 응용을 다루고 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 핵심 통계 방법을 패턴 인식에 적용합니다.
• 신경망 및 커널 메서드와 같은 주요 모델을 데이터 분석에 사용합니다.
• 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기술을 구현합니다.
• 다양한 모델을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Matlab을 사용하여 이미지 인식을위한 컨벌루션 신경망을 설계, 구축 및 시각화하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• 딥 러닝 모델 구축
• 데이터 라벨링 자동화
• Caffe 및 TensorFlow 모델 작업 Keras
• 여러 GPU , 클라우드 또는 클러스터를 사용하여 데이터 훈련

청중

• 개발자
• 엔지니어
• 도메인 전문가

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

이 강사는 주도하고 실시간으로 진행되는 대한민국 (온라인 또는 현지) 교육은 기계전자 시스템에 인공 지능의 적용을 배우고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 인공 지능, 기계 학습, 및 계산적 지능에 대한 개요를 얻습니다.
• 신경망과 다양한 학습 방법의 개념을 이해합니다.
• 실제 문제에 인공 지능 접근법을 효과적으로 선택할 수 있습니다.
• 기계전자 공학에서 AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

신경망과 그 응용에 대한 기초를 학습하고자 하는 사람들을 위한 교육입니다.

이 강의실 기반 교육 세션에는 관련 신경망 및 심층 네트워크 라이브러리를 사용하여 수행할 수 있는 프레젠테이션, 컴퓨터 기반 예제 및 사례 연구 연습이 포함됩니다.

이 과정은 R-project 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에서 신경망을 적용하는 방법을 소개합니다.

이 인스트럭터 주도형 실습 교육에서는 참가자들이 TPU 프로세서의 혁신을 활용하여 AI 애플리케이션의 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 대규모 데이터에 여러 유형의 신경망을 학습시킵니다.
• TPU를 사용하여 추론 과정을 두 자리 수 단위로 가속화합니다.
• 이미지 검색, 클라우드 비전 및 사진과 같은 집약적인 애플리케이션을 처리하기 위해 TPU를 활용합니다.

이 과정은 신경망 및 일반적으로 기계 학습 알고리즘, 딥 러닝 (알고리즘 및 응용 프로그램)에 대한 개념 지식을 제공하는 것으로 시작합니다.

파트 1 (40 %)이 훈련은 기본에 더 초점이다, 그러나 당신이 올바른 기술을 선택하는 데 도움이됩니다 TensorFlow , Caffe , Theano, DeepDrive, Keras 등

이 교육의 2 부 (20 %)는 딥 러닝 모델을 쉽게 작성할 수있는 Python 라이브러리 인 Theano를 소개합니다.

교육의 3 부 (40 %)는 Go ogle의 Deep Learning 용 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리 인 Tensorflow-2 Generation API를 기반으로합니다. 예제와 핸드 손은 모두 TensorFlow 에서 만들어 질 것입니다.

청중

이 과정은 Deep Learning 프로젝트에 TensorFlow 를 사용하려는 엔지니어를 대상으로합니다.

이 과정을 마친 대표는 다음을 수행합니다.

• 심층 신경망 (DNN), CNN 및 RNN에 대해 잘 이해해야합니다.

• TensorFlow 의 구조 및 배포 메커니즘 이해

• 설치 / 제작 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행 가능

• 코드 품질 평가, 디버깅, 모니터링 수행

• 교육 모델, 그래프 작성 및 로깅과 같은 고급 프로덕션을 구현할 수 있습니다.