[비대면] R 기반 딥러닝 활용

교육일정

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교육목표

데이터 분석 언어인 R을 이용하여 딥러닝을 수행하고, 성능을 올리기 위한 방법들을 학습하는데 목적을 둠. 딥러닝의 개념을 이해하고, R에서 딥러닝을 구현한 패키지들을 학습하며 머신러닝의 대표적인 기법인 신경회로망에 대해 이해함. 신경회로망을 딥러닝으로 확대한 Auto Encoder와 딥 신경회로망에 대해 학습하고 모델의 성능을 올리기 위한 다양한 방법들에 대하여 실습해봄.

교육내용

가. R과 딥러닝
나. 예측 모델 학습
다. 딥러닝 프레임워크 활용

교육대상

수강 대상
- 개발 언어를 알고 있는 사람
- 데이터 분석 및 딥러닝에 관심이 있는 사람
- 기초 통계 지식 보유

신청 자격
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능

과정 수강 안내
1. 과정 개강/폐강 확정
개/폐강 여부는 개강 1주일 전에 확정됩니다. 추후 과정 확정 여부 및 기타 안내사항은 교육을 신청해주신 모든 분들에게 개별 안내 드립니다.
2. 교육 대기상태
교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있습니다. 개강이 확정 된 후 교육 승인되신 분들은 교육 '확정' 상태로 변경됩니다.
3. 개강 안내
개강 안내 메일 및 문자는 개강 일주일 전에 발송됩니다.


패널티 안내

선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.
- 교육 당일 사전 연락없이 결석 시 (당일 No Show)
- 교육 중 사전 연락없이 이탈 시
패널티를 3번 이상 부여받은 경우 수강생은 3개월 동안 수강제한을 받습니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생은 3개월 수강제한을 받습니다.



과정 커리큘럼

가. R과 딥러닝
- R 프로그래밍
- 딥러닝이란?
- R과 딥러닝

나. 예측 모델 학습
- 신경회로망
- 과적합 문제 다루기

다. 비교사 신경망 학습
- 비교사 학습이란?
- Auto Encoder란?
- Auto Encoder 모델 만들기

라. 딥러닝 모델 학습
- 딥 신경회로망
- 활성함수 다루기
- 하이퍼 파라미터 설정
- 딥 신경회로망 모델 만들기

마. 모델 최적화
- 결측 데이터 다루기
- 저성능 모델 개선


비대면 과정

해당 과정은 Zoom을 통한 비대면 라이브 과정입니다.
필수는 아니오나 과정 수강 시 캠 활성화 요청 드립니다.

문의센터

[판교 교육장] 031-606-9337, [가산 교육장] 02-6278-9353

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