위치

요일

가능
시간
(날짜)

  • 오후 7시30분 ~ 오후 10:30분 (협의)
장소 : 협의 후 결정
추가비용 : 토즈등의 스터디룸 비용
토즈등의 스터디룸 비용은 각자 부담합니다.
₩25,000원 / 시간
₩300,000 / 총 4회 12시간
실시간 톡하기 찜하기
Daniel
토토프렌즈
실무역량 Level up - 머신러닝/딥러닝 입문
  • 강남
  • 3시간/회
  • 최대인원:2~5
  • ₩25,000/시간

튜터정보

  • 한양대학교 전자컴퓨터공학부
비전공자에 대한 풍부한 교육 경험과 실적.
- 데이터 분석 분야 완전 왕초보부터 실무자 수준의 지도 경험(R/Python)
- (현) 빅데이터 실무자 양성 과정 담당

실무 경력
- KT 고객 로그 분석 및 통계
- 영상 통화 고객 로그 분석
- [일본] 신제품 빅데이터 수집 및 분석 프로그램 설계 및 기능 개선
- [일본] 영상처리 및 Health기기 디지털정보 수집 및 분석 프로그램 연구개발
- [일본] 쇼핑몰 및 일본 최대 통신회사 시스템 엔지니어
(기타)

교육 경력
(현) 빅데이터 실무자 양성 과정 담당 진행 (머신러닝 with R/Python)
(전) 빅데이터 대학원 인공지능 입문 과정(Python) - 남서울 대학교
(전) 초보자를 위한 데이터 분석 입문(Python 과정) 진행 - 인공지능 아카데미

(전) [기업강의] 삼성중공업 기술연구소 사내 직원 강의, 현대 모비스 기술연구소

수업소개

# 파이썬 Level-up 이후의 심화 수업입니다.
# 파이썬 Level-up 수업 수료한 기준의 실력을 가지고 계신 분을 대상으로 합니다.
(만약 파이썬 Level-up 수업을 듣지 않으신 분들은 사전 테스트를 합격을 하셔야 합니다.)

CLASS01
- 머신러닝 소개
- 첫번째 모델 만들기 - knn
- 유방암 데이터 셋을 이용한 knn 이해
- 선형회귀의 이해
- 추가 실습

CLASS02
- 회귀 모형(릿지, 랏쏘) 이해
- 의사 결정 트리의 이해
- 앙상블 기법 이해(랜덤 포레스트, 그래디언트부스팅)
- 과적합, OneHotEncoding이해하기

CLASS03
- 딥러닝 기본 개념 이해
- Tensorflow 기본 이해
- Tensorflow을 활용한 간단한 신경망 구현

CLASS04
- MNIST 를 데이터 셋을 활용한 신경망 구현
- 과적합 문제 해결하기 - 드롭아웃 실습
- CNN 모델 이해하기

[9월 수업] 9/2, 9/9, 9/16, 9/23 (매주 월요일)

수업대상

  • [수업 대상]
    - Python을 공부 후, 머신러닝과 딥러닝을 입문하고자 하는 분
    - Tensorflow(딥러닝 라이브러리)를 활용하여 신경망을 경험해 하고자 하는 분.
    - 머신러닝과 딥러닝을 입문하고자 하는 분

    - 아래와 같은 지식을 필요로 합니다.
    (1) Python, Pandas, Seaborn 에 대한 기본 이해

    - 이번 수업은 파이썬에 대해 약간의 지식을 가지고 있는 것을 필요로 합니다.
    * 파이썬 초보자의 경우, 파이썬 원데이 기본 수강 또는 역량 테스트 후, 수강이 가능합니다.
    * 프로그래밍에 대한 이해를 가지신 분이 수강이 가능합니다.

    [참고교재] 수업과 진행하며, 함께 아래 책을 정독하면 좋습니다.
    [머신러닝] 머신러닝 라이브러리 With Py thon
    [딥러닝] 골빈 해커의 3분 딥러닝

    비추천
    - 회귀모형,릿지, 랏소, 의사결정트리 모델에 대해 이해를 가지고 계신 분.
    - 머신러닝에 대해 어느정도 이해를 가지고 계신분.
    - 딥러닝에 대해 CNN모델을 어느정도 이해하고 있으신 분.

    ## 수업 신청 전, 수업대상자로서 맞는지 문의를 부탁드립니다.

커리큘럼

1회차

- 머신러닝 소개
- 첫번째 모델 만들기 - knn
- 유방암 데이터 셋을 이용한 knn 이해
- 선형회귀의 이해
- 추가 실습

2회차

- 회귀 모형(릿지, 랏쏘) 이해
- 의사 결정 트리의 이해
- 앙상블 기법 이해(랜덤 포레스트, 그래디언트부스팅)
- 과적합, OneHotEncoding이해하기
- 추가 실습

3회차

- 딥러닝 기본 개념 이해
- Tensorflow 기본 이해
- Tensorflow을 활용한 간단한 신경망 구현
- 추가 실습

4회차

- MNIST 를 데이터 셋을 활용한 신경망 구현
- 과적합 문제 해결하기 - 드롭아웃 실습
- CNN 모델 이해하기
- 추가 실습

리뷰

리뷰쓰기

실시간톡

실시간 톡하기

위치

지도가 들어갑니다.