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Microsoft Azure 딥러닝 전문가 양성과정

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Microsoft Azure 딥러닝 전문가 양성과정

교육신청 정보
과정개요 Microsoft Azure 및 CNTK, Tensorflow를 활용한 다양한 예제를 통하여 기초부터 배우게 되며 실무에 적용가능한
예제소스코드를 통하여 실제 딥러닝 프로그래밍을 작성할 수 있게 됩니다.
전문가에게 실제 현장에서 사용하는 사례위주의 교육을 통하여 복잡한 딥러닝 머신러닝 알고리즘에 대해
직관적으로 이해할 수 있게 됩니다.
학습일정
·1일차Module 1. AI 및 딥러닝 소개 및 backpropagation
Topic A. 딥러닝이란 무엇인가?
Topic B. neural network
Topic C. Optimization 알고리즘과 다양한 변형알고리즘


Module 2. 딥러닝 알고리즘 상세
Topic A. dropout 알고리즘 활용
Topic B. ReLU 알고리즘 활용
Topic C. LSTM 알고리즘 활용
Topic D. CNN과 Advanced CNN 알고리즘 활용


Module 3. Overfitting, Vanishing gradient, 최적화 방안
Topic A. overfitting란 무엇인가?
Topic B. overfitting 문제 해결
Topic C. Vanishing gradient 이슈
Topic D. batch stochastic gradient 과 변형알고리즘 활용

·2일차Module 4. hyper-parameter tuning
Topic A. architecture를 구성 변수
Topic B. 예측 accuracy등의 성능을 향상 방안 및 최적화


Module 5. 앙상블 소개, python language
Topic A. 딥러닝 성능향상 방안
Topic B. 앙상블 기법에 대한 이해
Topic C. Python 기본
Topic D. Python 기본문법과 빅데이터 처리 방법


Module 6. 딥러닝 플랫폼 소개
Topic A. tensorflow, CNTK, DL4J, keras
Topic B. 각 플랫폼의 특징, 장단점, 설치 및 활용법


Module 7. tensorflow introduction -1
Topic A. Tensorflow 구성 및 특징
Topic B. Tensorflow 를 활용한 딥러닝 코드 구현
Topic C. Tensor의 개념과 활용
Topic D. Variable, variable collection의 개념과 특징
Topic E. Device 할당, sharing

·3일차Module 8. tensorflow introduction -2
Topic A. Graph 개념
Topic B. Graph 활용(시각화, 실행)
Topic C. save and restore
Topic D. control flow
Topic E. distributed tensorflow


Module 9. Microsoft Azure
Topic A. Microsoft Azure 의 이해


Module 10. 딥러닝 실습
Topic A. Microsoft Azure 를 활용한 딥러닝 프로그래밍
Topic B. IRIS classification problem, MNIST CNN, text classification
Topic C. 알파고, 주가 예측, 공정 관리 등 현재 적용되고 있는 딥러닝 프로그램 설명 및 분석