Python으로 배우는 딥러닝 시계열 예측(고급), 9/27(일) 오후 2시 개강

₩790,000

본 강의에서는 딥러닝 알고리듬 중 시계열 데이터 분석에 최적화된 알고리듬들을 결합하여 미래를 예측하는 다변량 다기간 예측 시스템을 Python 코딩을 통해 구현하는 방법을 담고 있습니다.

기존 통계 분석 방법으로는 다루기 힘든 비선형 시계열 데이터 생성 동학을 CNN(Convolutional Neural Networks)과 RNN(Recurrent Neural Networks)을 결합한 최신 기법으로 추정하여 데이터 종류와 목적에 가장 알맞게 미래를 예측하는 시스템 구현 방법에 대해 체계적으로 설명 드립니다. 뿐만 아니라 기존 시계열 분석 모형 중 포괄범위가 가장 넓은 SARIMA(Seasonal AutorRegressive Integrated Moving average) 모형과의 대비를 통해 딥러닝 시계열 분석 방법을 도입할 경우 얻게 되는 효과를 실증적으로 보여드립니다. 예측 모형의 파라미터를 최적화하는 첨단 기법에 대해서도 예제를 통해 경험하실 수 있습니다.

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일자(요일) 주제 강의 내용
사전교육 시계열 분석 입문 통계적 시계열 분석 주요 개념 및 기본 모형 설명
9/27(일) 시계열 예측 모형 입문 MLP, CNN, RNN 모형 개요, 시계열 예측 주요 개념, 시계열모형을 지도학습모형으로 전환, 전통적 예측 방법
10/11(일) 딥러닝 시계열 모형 구조 분석 시계열 데이터 변환, MLP/CNN/LSTM 시계열 모형
10/18(일) 일변량 다기간 예측 1 추세 및 계절성 문제, ETS 모형, SARIMA 모형,
10/25(일) 일변량 다기간 예측 2 MLP/CNN/LSTM 시계열 예측, Grid Search
11/1(일) 다변량 다기간 예측 다기간 단순 예측, ARIMA 예측, CNN 예측, LSTM 예측
11/8(일) 시계열 분류 모형 인간 행태 분석을 위한 ML/CNN/LSTM 모형
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설명

개강 2020년 9월 27 (일)  오후 2시
일정 2020.9.27-11.8  매주 일요일 14:00~19:00 (5시간씩 6회), 10/4 휴강
장소 토즈 서울대입구역점
(지하철2호선 서울대입구역4번출구, 도보1분)
강사 한창호, 콴트글로벌 대표 / 경제학박사
문의 crm@quantglobal.co.kr, 02.761.8090
기타 실습을 위한 노트북 컴퓨터 지참 필수
특징 수료증 발급
사전교육 시계열모형 분석 입문 동영상 강의 (실습부분은  건너뛰고 보세요)
사후교육 강의 녹화 동영상 3개월간 제공. 강의 후 2일내 업로드됨

 

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수강신청서(Python 딥러닝 시계열 고급, 2020/9/27 개강)
수강목적

9/27(일) 시계열 예측 모형 입문

I 강의 주제 강의 내용
1 MLP, CNN, RNN 모형 개요 Multilayer Perceptron, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks
2 시계열 예측 주요 개념 외생/내생 변수, 회귀분석/분류분석, 비구조화/구조화, 일변량/다변량, 일기간/다기간, 정태/동태 분석, 연속형/이산형
3 시계열모형을 지도학습모형으로 전환 지도학습모형 개용, sliding window, 데이터 전처리
4 전통적 예측 방법 단순, AR, Exponential Smoothing, MA 예측 방법

10/11(일) 딥러닝 시계열 모형 구조 분석

II 강의 주제 강의 내용
1 시계열 데이터 변환 시계열 데이터를 지도학습 모형 데이터로 전환,
3D 데이터
2 MLP 시계열 모형 다변량/일변량, 다기간, 다변량 다기간 MLP 예측 모형
3 CNN 시계열 모형 다변량/일변량, 다기간, 다변량 다기간 CNN 예측 모형
4 LSTM 시계열 모형 다변량/일변량, 다기간, 다변량 다기간 LSTM 예측 모형

10/18(일) 일변량 다기간 예측 모형 1

II 강의 주제 강의 내용
1 일변량 시계열 예측 개요 전통적 시계열 에측 방법에 의한 일기간/다기간 예측
2 추세 및 계절성 문제 추세 유/무와 계절성 유/무 모형에 따른 모형별 특징 분석
3 ETS 모형 Exponential Smoothing 모형의 구조 및 특징 이해
4 SARIMA 모형 SARIMA 모형의 구조 및 특징 이해

10/25(일) 일변량 다기간 예측 모형 2

II 강의 주제 강의 내용
1 MLP 시계열 예측 MLP 시계열 예측 모형 구성 방법
2 CNN CNN 시계열 예측 모형 구성 방법
3 LSTM LSTM 시계열 예측 모형 구성 방법
4 Grid Search 딥러닝 예측 모형 파라미터 최적화를 위한 Grid Search

11/1(일) 다기간 예측 모형

IV 강의 주제 강의 내용
1 다기간 단순 예측 에너지 소비 데이터를 이용한 단순 예측 모형 구축
2 ARIMA 예측 ARIMA 모형을 이용한 다기간 예측 모형 구축
3 CNN 예측 다기간 예측, 일변량/다채널/다변량 CNN 예측 모형
4 LSTM 예측 Encoder-Decoder, CNN-LSTM, ConvLSTM 모형

11/18(일) 시계열 분류 모형

IV 강의 주제 강의 내용
1 딥러닝을 이용한 인간 행태 분석 개요 인간 행태 분석을 위한 딥러닝 모형 설계
2 인간 행태 데이터 휴대전화 사용 행태 데이터 분석
3 ML 인간행태분석 모형 Feature Engineering을 통한 ML 모형 구축
4 CNN 인간행태분석 모형 인간 행태 분석을 위한 CNN 모형 설계
5 LSTM 인간행태분석 모형 인간 행태 분석을 위한 CNN-LSTM 모형 설계

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