훈련과정	Python과 텐서플로우를 활용한 딥러닝:8주특강
훈련자격	전공무관. 취업준비생.졸업예정자.취업성공패키지참여자.재학생(방통대,야간대)
교육시간	09:30~18:30 (주5일수업.일일8시간)	총교육시간	2개월 , 8주특강_320시간
교육일정	2019년 03월04일 ~ 2019년 04월26일
교육장소	종로

교육비용	교육총비용	2,343,680원	교육문의 및 신청 02-539-8879 온라인 문의 + 전화 상담 카톡 상담
개인부담금	계좌지원 한도액 및 실제훈련비에 따라 0~1,523,390원
교육수당지원	단위기간별 훈련일수의 80% 이상을 출석한 경우 월훈련장려금 지급

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교과목	NCS능력단위(요소)	NCS능력단위(요소)시간
Machine Learning	머신러닝 기반 데이터 분석	56 시간
분석 프로그래밍	프로그래밍 언어활용	80 시간
BigData 기본	빅데이터 분석 결과 시각화	56 시간
BigData 기본	분석용 데이터 구축	24 시간
BigData 분석	통계 기반 데이터 분석	40 시간
BigData 분석	텍스트 데이터 분석	40 시간
BigData 분석	탐색적 데이터 분석	24 시간
총 훈련시간		320 시간

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교육센터 시설안내

강남 캠퍼스

커리큘럼Acorn Job Employment Center

주제	강의주요내용	시간
분석을위한 Python	Python 환경 구축, 변수와 제어문, 자료구조, 함수, 정규표현식, Class numpy와 선형대수, matplotlib, seaborn pandas와 Series &dataframe , finance scipy( Optimization, Interpolation) 와 statistics Linear Regression to Logistic Regression dicision tree, Kmeans, random forest	40H
데이터 분석을 위한 수학	기초 수학 (함수, 제곱근, 지수함수와 로그함수, 시그모이드함수, 삼각함수, 수열 등) 미분 선형대수 확률과통계 선형회귀	24H
파이썬 기계학습 Supervisored Learning UnSupervisored Learning ReinForcement Learning DeepLearning	개발환경 구축하기 : Python / Tensorflow 등 설치 간단한 개발환경 구축 테스트 및 직접 새로운 개발환경 구축 실습 선형 회귀 분석 로지스틱 회귀분석 및 Tensorflow에서 구현 다중회귀분석 및 Tensorflow에서 구현 MINIST 데이터 소개 및 준비 Tensorflow에서 로지스틱/다중회귀분석을 이용한 MINIST 문자분류 실습	64H
Open Framework for DeepLearning	scikit-learn, Tensoflow, Keras 인공신경망(Neural Net) - 소개 및 XOR 문제 Tensorflow에서 구현 Deep Neural Net 소개 및 Tensorflow에서 구현 여러 종류의 활성화 함수 소개 및 Tensorflow에서 구현 Tensorflow에서 NN/DNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 Convolutional Neural Network(CNN) 소개 및 Tensorflow구현 Tensorflow에서 CNN을 이용한 MINIST 문자분류 실습 및 기존 방법들과 비교 Recurrent Neural Network(RNN) 소개 및 Tensorflow구현 Word2Vec 소개 및 Tensorflow에서 구현 구글 Inception 모델을 이용한 이미지 인식 Tensorflow에서 구현	40H
자연어 처리(NLP)의 작동 원리 DeepLearning을 활용한 자연어처리 [실전]챗봇 서비스 구현	1. NLP란 - 자연어 이해, 문맥, 형태소 분석, 구문분석, 의미분석 - 전처리, 정규표현식, 감정분석, 기계 번역의 이해 - NLP의 기본 Feautre & Parsing - POS 태깅 - 개체명 인식(NER) - n 그램과 BOW - TF- IDF - 벡터화, 인코더, 디코더, 정규화 - word2vec 2. 챗봇의 구조 및 유형 - NLP, Context Analyzer, Decision Maker(Response Generator), Service Manager - 규칙 기반(RuleBased Chatbot) : 검색모델 - 머신러닝기반(AI Chatbot) : 생성모델 3. AI Chatbot 3-1. Intent - Tensorflow/Keras를 활용한 CNN 모델 : Text Classification) 3-2. Entity - HMM, SVM 등의 개체명 인식 3-3. DeepLearning 모델을 활용한 Sequential Data 처리 - RNN(Seq2Seq , Char-RNN), LSTM 과 GRU , BiDirectional RNN 4. AI Chatbot 서비스 구현	24H
이미지인식의 작동원리 DeepLearning을 활용한 이미지처리 Object Dectection [실전]얼굴인식을 위한 서비스 구현	1. 머신러닝 기법을 이용한 이미지 처리 방법 이해 - 패턴인식소개 2. CNN(Convolutional Neural Network) - 영상인식을 위한 CNN 모델 이해 - 대표 CNN 모델들 : Lenet, Alexnet, VGGnet, GoogleLenet - Tensroflow/keras를 활용한 CNN모델 구현 3. DeepLearning을 활용한 Vision Alogrithm - Image Captioning 구현 - face detection/recognition - Object Detection - OCR	24H
실전 데이터 분석 프로젝트	KaggleData를 활용한 실전 분석	104H

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