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본 과정에서는 Deep Learning을 이용한 각종 비정형 데이터 분석 기법에 대해 살펴봅니다. 먼저 기존 기계학습 알고리듬(shallow learning)과 Deep Learning 간의 차이점을 살펴본 다음 Deep Learning 전용 라이브러리인 Keras를 이용한 각종 비정형 데이터 분석 방법을 설명합니다. 특히 tensor 개념을 중심으로 비정형 데이터를 Deep Learning 알고리듬에 적용할 수 있도록 전처리하는 과정과 알고리듬의 성능을 극대화하는 각종 기법들을 자세히 설명합니다. 또한 GPU를 활용하여 Deep Learning 알고리듬 가속화 방법도 살펴봅니다.
<강의 개요>
| 일자 (요일) | 주제 | 강의 내용 |
| 강의 1 | Deep Learning 정의 | Shallow learning v.s. Deep Learning
Keras 입문 / Tensor |
| 강의 2 | Artificial neural networks | ANN구조 이해/ Validation
모형 성능 향상 |
| 강의 3 | Convolutional neural networks을 이용한 이미지 데이터 처리 | Covnets 구조 이해
Data Augmentation Feature extration |
| 강의 4 | Recurrent neural networks를 이용한 sequence 데이터 처리 | Text sequence processing
vanishing gradient problem RNN 활용/ CNN과 RNN 결합 |
| 강의 5 | Keras functional API | Visualization / Best practice |
| 강의 6 | Generative deep learning | Sequence data generation / DeepDeram
Variational autoencoders Generative adversarial networks |
| 개강 | 미정 |
| 일정 | 1회 3시간씩 총 6회 강의 |
| 장소 | 미정 |
| 강사 | 한창호, 콴트글로벌 대표 / 경제학박사 |
| 문의 | crm@quantglobal.co.kr, 02.761.8090 |
| 기타 | 실습을 위한 노트북 컴퓨터 지참 필수 |
| 특징 | 업무에 바로 적용 가능한 소스 코드(R, keras, tensorflow) 및 데이터 제공 |
| 사전교육 | R 사용법 사전 강의 동영상 10시간 제공 |
| 사후교육 | 강의 녹화 동영상 3개월간 제공. 강의 후 1일내 업로드됨 |
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