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전체강의 > IT/IoT > [4차 산업혁명] 딥러닝

[4차 산업혁명] 딥러닝

휴대폰수강가능 컴퓨터수강가능
기업
일반
11차시 5주 과정
딥러닝의 동향 및 역사
회귀의 이해 : 선형, 로지스틱 회귀
신경망의 개념과 계층
오차역전파법
합성곱 신경망과 그 이외 기술
고덕윤 외 2명 선생님

수강대상

직무영역
연구개발
생산/제조
일반/영업/마케팅
교육대상
신입
과장/선임
부장/수석

교재안내

※교재는 환급제외 대상입니다.

[강의요약집] [4차 산업혁명] 딥러닝

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STEP1 과정유형 선택

사업주훈련

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일반과정 (비환급)

일반 수강료 예상 수강료 (기업/단체)
50,160
대기업교육비 : 50,160원
예상지원금액 : 20,064원
예상수강료 : 30,096원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여
반드시 확인하시기 바랍니다.

대기업(1000명 이상)

물음표호버

30,096

중견기업교육비 : 50,160원
예상지원금액 : 40,128원
예상수강료 : 10,032원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여
반드시 확인하시기 바랍니다.

중견기업(1000명 미만)

물음표호버

10,032

우선지원대상기업교육비 : 50,160원
예상지원금액 : 45,144원
예상수강료 : 5,016원
본인이 수강지원금 환급 대상자인지의 여부는
소속 노동사무소 (고용지원센터)에 문의하여
반드시 확인하시기 바랍니다.
일반 수강료 예상 수강료
50,160 0
수강료
110,000

STEP2 개강일 선택

과정 분류 제목 모집마감일 교육기간 상태 강의신청
신규과정으로, 현재 작업 중입니다.
(약 일주일 소요 예정)

※교육기간은 해당 회사 인사담당자의 승인 여부에 따라 달라질 수 있습니다.

과정 분류 제목 모집마감일 교육기간 상태 강의신청
신규과정으로, 현재 작업 중입니다.
(약 일주일 소요 예정)
과정 분류 제목 모집마감일 교육기간 상태 강의신청
IT/IoT
[4차 산업혁명] 딥러닝 상시모집 5주 상시 모집중 신청하기
훈련목표
  • 딥러닝 이해를 통해 현업에서 딥러닝 관련 직무를 수행하는데 필요한 직무향상 가능
  • 딥러닝 알고리즘 개발을 위한 Workflow 이해로 머신러닝 관련 직무 수행 능력 향상 가능
훈련대상
  • IoT, AI, 로보틱스, 제조업 관련 기업의 업무를 진행하고 있는 사원~부장, 수석급
  • IoT, AI, 로보틱스, 제조업 관련 기업에서 영업을 진행하고 있는 사원~부장, 수석급
  • IoT 시장, AI 시장, 로보틱스 시장 등 전반에 걸친 정보가 필요한 기업의 사원 ~ 부장, 수석급
교수진소개
강사
선생님
내용전문가
김현준 선생님
학력
- 명지대학교 통신공학( 학사졸업 )
경력
총 경력 : 9년 0개월
- LG디스플레이 ( 9 년 )
내용전문가
김창호 선생님
학력
미국 Top 20 MBA 출신
경력
전) 국내 대기업 11년 근무
현) 엘캠퍼스 교강사
수료기준
평가방법 및 수료기준
수료 항목 수료 기준 평가 방법
시험 * 환급(사업주훈련) 과정
100점 만점 기준 60점 이상

* 비환급(일반) 과정
- 시험 있는 과정 : 시험 응시(점수 무관)
- 시험 없는 과정 : 시험 없음(진도율로 수료)
※ 기업의 요청이 있을 경우, '수료기준'은 다를 수 있습니다.
- 최종평가
선다형 문제 20문항 출제 총 100점만점, 배점 각 5점.(총 100%반영)
진도율 * 환급(사업주훈련) 과정
진도율 100% 기준, 80% 이상 시 수료 가능

* 비환급(일반) 과정
진도율 100% 기준, 100% 이상 시 수료 가능

차시별 총 학습시간의 50% 이상 학습한 차시만 해당 과정의 총 진도율에 반영됩니다.
모사답안
훈련내용
차시 차시명 학습 목표 강의 시간
1차시 딥러닝의 개요 및 동향 - 인공지능, 머신러닝, 딥러닝과의 관계를 이해한다.
- 딥러닝과 다른 머신러닝과의 차이점을 이해한다.
- 글로벌 IT 기업의 딥러닝 연구 현황을 이해한다.
28분
2차시 딥러닝의 역사 - 인공지능의 겨울과 봄이 온 이유를 이해한다.
- 신경망의 기원에 대해 이해한다.
- 딥러닝의 우수성을 이해한다.
28분
3차시 선형회귀의 이해 - 선형회귀의 예와 활용 분야를 이해한다.
- 선형회귀의 가설과 학습압업을 이해한다.
39분
4차시 변수가 여러개인 선형회기 방법 - 변수가 여러개일 경우 가설함수를 설계할 수 있어야 한다.
- 변수가 여러개일 경우 회귀를 위한 모델 학습 방법을 이해한다.
25분
5차시 로지스틱 회귀의 이해 - 선형회귀와 로지스틱 회귀의 차이점과 적용 가능한 사례를 이해한다.
- 시그모이드 함수와 교차 엔트로피를 이해한다.
- 로지스틱 회귀의 학습을 계산한다.
25분
6차시 다항 로지스틱 회귀의 이해 - 변수의 수와 결과값의 종류가 늘어나는 경우 로지스틱 회귀를 계산할 수 있다.
- 소프트맥스 함수를 이해한다.
- 행렬을 통해 로지스틱 회귀를 계산할수 있다.
25분
7차시 신경망 - 신경망의 개념을 이해한다.
- 신경망의 계층을 이해하고, 이를 직접 계산한다.
- 손글씨 숫자 학습 방법을 이해한다.
30분
8차시 오차역전파법의 이해 - 1 - 오차 역전파법의 개념을 이해한다.
- 미분에서 연쇄 규칙을 이해한다.
- 중첩된 미분을 통해 신경망의 영향도를 계산한다.
25분
9차시 오차역전파법의 이해 - 2 - 신경망에서 사용되는 다양한 함수의 역전파를 이해한다.
- 손글씨 인식에 역전파를 적용할 수 있다.
27분
10차시 합성곱 신경망 - CNN의 각 계층을 이해한다.
- CNN이 이미지 인식에 어떠한 장점이 있는지 이해한다.
31분
11차시 그 외의 딥러닝 기술 - 가중치 학습, 가중치 초기화를 위한 다양한 기법을 이해한다.
- 오버피팅과 그 해결책에 대해 이해한다.
- RNN과 LSTM의 메커니즘을 대략적으로 이해한다.
30분
수강후기
번호 과정 분류 제목 등록일 조회수
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4 IT/IoT 데이타 시각화 2023-03-21 309
3 IT/IoT 교육 잘 받았습니다 2022-06-30 2105
2 IT/IoT 교육후기 작성 2022-06-29 2440
1 IT/IoT 지식뱅크 2022-05-12 4180
유의사항
학습한경유의사항 수강진행이 불가능한 경우