에티버스러닝 멀티벤더 교육센터

교육과정

Creative Academy

교육개요

교육 커리큘럼과 강사는 사정에 의해 변경될 수 있습니다.

교육명,를 포함한 교육과정 표
교육명	공통 이상행위 탐지를 위한 최신 머신러닝 기술
교육기간	2022-12-12 ~ 2022-12-16
교육시간	09:30 ~ 17:30 (하루 7시간, 총 35시간)
교육장	에티버스러닝(강남) 지도보기
강사	머신러닝 전문강사
정원	15명
교육비	1,800,000원 (VAT별도)

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교육소개

[교육특징]
머신러닝 및 딥러닝의 알고리즘을 이해하고 Scikit-learn과 딥러닝 프레임워크인를 활용하여 이상행위 탐지를 위한 머신러닝을 직접 실습해 볼 수 있다.

[교육개요]
머신러닝, 빅데이분석, 이미지 분류 ,예측, 음성인식, 텍스트 분석 등 많은 분야에 활용되고 있다. 본 과정을 통하여 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능 분야를 이해하고 사이버분야의 적
용을 경험해 볼 수 있는 기회을 마련한다.

교육목표

- 파이썬의 기초문법과 라이브러리 사용법을 이해한다.
- 머신러닝 구현에 필요한 다양한 파라메터와 하이퍼파라메터등을 이해한다.
- Scikit-learn 을 이용하여 머신러닝을 구현해본다.
- 이상행위 탐지를 적용 및 구현해 본다.

교육대상

[선수지식]
- 파이썬 기초 문법
- 기초 수학

[교육대상]
- 파이썬을 이용한 데이터분석에 관심이 있는 분
- 머신러닝 작동원리를 이해하고 싶은 분
- 사이버분야의 머신러닝을 직접 구현해 보고 싶은 분

교육내용

■ DAY 1 (12/12)

1. 파이썬 라이브러리

- 파이썬 기초

- 라이브러리 사용법

- Pandas, matplotlib를 이용한 데이터 분석

■ DAY 2 (12/13)

2. 머신러닝

- 데이터 전처리

- Feature selection

- 경사하강법과 파라메터 최적화

- 규제를 통한 과적합

■ DAY 3 (12/14)

3. 선형모형

- KNN분류

- 로지스틱회귀를 이용한 분류

- 선형회귀를 이용한 회귀추정

- Scikit-learn 라이브러리를 이용한 이상행위 탐지실습

■ DAY 4 (12/15)

4. 딥러닝

- 신경망 모형의 구조

- 출력층, 손실함수

- 활성화 함수

- 오류역전파

5. DNN으로 Image Classifier 구현

- MNIST, Fashion MNIST를 활용한 이미지 분류 모형 구현

■ DAY 5 (12/16)

6. Convolutional Neural Networks(CNN)

- CNN 아키텍처

- convolution 연산 및 개념 이해, Stride, Padding

- Pooling layer를 사용한 이상행위 탐지 실습

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반환기한 : 반환사유가 발생한 경우 반환기준에 따라 반환사유 발생일로부터 5일 이내에 교습비등을 환불해 드리겠습니다.
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  - 총 교습시간 1/2 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 1/2에 해당하는 금액
  - 총 교습시간 1/2 경과 후 : 반환하지 않음
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