¹Ù·Î°¡±â ¸Þ´º
º»¹® ¹Ù·Î°¡±â
ÁÖ¸Þ´º ¹Ù·Î°¡±â

Creative Academy

±³À°°³¿ä
±³À° Ä¿¸®Å§·³°ú °­»ç´Â »çÁ¤¿¡ ÀÇÇØ º¯°æµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
±³À°¸í,¸¦ Æ÷ÇÔÇÑ ±³À°°úÁ¤ Ç¥
±³À°¸í °øÅë ÅÙ¼­Ç÷οì·Î ±¸ÇöÇÏ´Â µö·¯´×
±³À°±â°£ 2022-12-12 ~ 2022-12-16
±³À°½Ã°£ 09:30 ~ 17:30 (ÇÏ·ç 7½Ã°£, ÃÑ 35½Ã°£)
±³À°Àå ¿¡Æ¼¹ö½º·¯´×(°­³²)  Áöµµº¸±â
°­»ç
Á¤¿ø 15¸í
±³À°ºñ 1,800,000¿ø (VATº°µµ)


±³À°¼Ò°³
[±³À°Æ¯Â¡]
Àü¼¼°è °³¹ßÀÚ°¡ °¡Àå ¸¹ÀÌ ¼±ÅÃÇÑ µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©ÀÎ ÅÙ¼­Ç÷οì(TensorFlow) ¸¦ Ȱ¿ëÇÏ¿© µö·¯´×ÀÇ ±âÃʸ¦ ÇнÀÇÏ°í ½Ç½ÀÀ» ÅëÇØ ±¸ÇöÇÑ´Ù.

[±³À°°³¿ä]
µö·¯´×Àº À̹ÌÁö ºÐ·ù ,¿¹Ãø, À½¼ºÀνÄ, ÅØ½ºÆ® ºÐ¼® µî ¸¹Àº ºÐ¾ß¿¡ Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. µö·¯´× ÇнÀÀ» ½ÃÀÛÇϱâ À§ÇØ ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ ±âÃÊ °³³äÀ» ÀÌÇØÇÏ°í ¿¹Á¦·Î ÇнÀÇÑ´Ù. º» °úÁ¤À» ÅëÇÏ¿©
°³¹ßÀÚ·ÎÀÇ ¿ª·®À» Ű¿ì°í µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, µö·¯
´×, ÀΰøÁö´É ºÐ¾ß¿¡ Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±â¹ÝÀ» ¸¶·ÃÇÑ´Ù.
±³À°¸ñÇ¥
- µö·¯´×ÀÇ ±âº» ¿ø¸®¿Í ÀÌ·ÐÀû ¹è°æÀ» ÀÌÇØÇÑ´Ù.
- TensorFlow Framework ±¸¼ºÀ» ÀÌÇØÇϰí À̸¦ Ȱ¿ëÇÏ¿© DNN, CNN, RNN°ú °°Àº µö·¯´× ±âº» ¸ðµ¨À» ±¸ÇöÇØº»´Ù.
- ÃÖÀûÈ­/Á¤±ÔÈ­/ÇÏÀÌÆÛÆÄ¶ó¹ÌÅÍ Æ©´×À» ÀÌÇØÇÏ°í ¼º´É Çâ»óÀ» À§ÇÑ ¹æ¹ýµéÀ» ½Ç½ÀÇØº»´Ù.
±³À°´ë»ó
[¼±¼öÁö½Ä]
- ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¹®¹ý
- ÆÇ´Ù½º, ³ÑÆÄÀÌ, µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­

[±³À°´ë»ó]
- ÆÄÀ̽ãÀÌ ¹«¾ùÀÎÁö ¾Ë°í ±âÃÊÀû Ȱ¿ëÀÌ °¡´ÉÇÑ °³¹ßÀÚ
- µö·¯´× ¸ðµ¨À» Á÷Á¢ ±¸ÇöÇØº¸¸ç ÀÌÇØÇÏ°í ½ÍÀº °³¹ßÀÚ
- »çÀ̹öºÐ¾ßÀÇ µö·¯´×À» ±¸ÇöÇØº¸°í ½ÍÀ¸½Å ºÐ

±³À°³»¿ë

 

¡á DAY 1 (12/12)

1. µö·¯´×ÀÇ °³¿ä
  - ÀΰøÁö´É, µö·¯´× °³³ä ÀÌÇØ
  - ÅÙ¼­Ç÷οìÀÇ ±âÃÊ

2. ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á ±¸¼º ¹× ÇнÀ
  - ½Å°æ¸Á ¸ðÇüÀÇ ±¸Á¶
  - Ãâ·ÂÃþ, ¼Õ½ÇÇÔ¼ö
  - Ȱ¼ºÈ­ ÇÔ¼ö 
  - gradient descent, back propagation



¡á DAY 2 (12/13)

3. ÃÖÀûÈ­ ¹æ¹ý·ÐÀÇ ÀÌÇØ ¹× ÇÁ·Î¼¼½º
  - optimization
  - Hyper parameter tuning
  - overfitting ¹®Á¦ÀÇ ÇØ°á



¡á DAY 3 (12/14)

4. DNNÀ¸·Î Image Classifier ±¸Çö
  - ÅÙ¼­Ç÷ο츦 Ȱ¿ëÇÏ¿© À̹ÌÁö Àüó¸®
  - MNIST, Fashion MNIST¸¦ Ȱ¿ëÇÑ À̹ÌÁö ºÐ·ù ¸ðÇü ±¸Çö



¡á DAY 4 (12/15)

5. Convolutional Neural Networks(CNN)
  - CNN ¾ÆÅ°ÅØÃ³
  - convolution ¿¬»ê ¹× °³³ä ÀÌÇØ, Stride, Padding
  - Pooling layer
  - ÅÙ¼­Ç÷ο츦 »ç¿ëÇÑ CNN Image Classifier ±¸Çö
  - CNN È®Àå : VGG, Inception, ResNet etc.
  - Transfer LearningÀÇ È°¿ë



¡á DAY 5 (12/16)

6. Recurrent Neural Networks(RNN)
  - RNN ±âº» °³³ä°ú ¿ø¸®
  - Long-Short Term Memory Networks(LSTM)
  - Char-RNNÀ» Ȱ¿ëÇÑ text generator ±¸Çö

 

ÇпøÀÇ ¼³¸³¤ý¿î¿µ ¹× °ú¿Ü±³½À¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü ½ÃÇà·É¿¡ µû¶ó ´ÙÀ½°ú °°ÀÌ ¼ö°­·á¸¦ ȯºÒÇØµå¸³´Ï´Ù.

  1. ¹Ýȯ±âÇÑ : ¹Ýȯ»çÀ¯°¡ ¹ß»ýÇÑ °æ¿ì ¹Ýȯ±âÁØ¿¡ µû¶ó ¹Ýȯ»çÀ¯ ¹ß»ýÀϷκÎÅÍ 5ÀÏ À̳»¿¡ ±³½ÀºñµîÀ» ȯºÒÇØ µå¸®°Ú½À´Ï´Ù.
  2. ¹Ýȯ±âÁØ
    • 1) ±³½ÀÀ» ÇÒ ¼ö ¾ø°Å³ª ±³½ÀÀå¼Ò¸¦ Á¦°øÇÒ ¼ö ¾ø°Ô µÈ ³¯À» ±âÁØÀ¸·Î ÀÌ¹Ì ³³ºÎÇÑ ±³½ÀºñµîÀ» ÀÏÇÒ °è»êÇÑ ±Ý¾×À» ȯºÒÇØ µå¸®°Ú½À´Ï´Ù.
    • 2) ±³½À±â°£ÀÌ 1°³¿ù À̳»ÀÎ °æ¿ì, ´ÙÀ½°ú °°ÀÌ È¯ºÒÇØ µå¸®°Ú½À´Ï´Ù.
      - ±³½À½ÃÀÛ Àü : ÀÌ¹Ì ³³ºÎÇÑ ±³½ÀºñµîÀÇ Àü¾×
      - ÃÑ ±³½À½Ã°£ 1/3 °æ°ú Àü : ÀÌ¹Ì ³³ºÎÇÑ ±³½ÀºñµîÀÇ 2/3¿¡ ÇØ´çÇÏ´Â ±Ý¾×
      - ÃÑ ±³½À½Ã°£ 1/2 °æ°ú Àü : ÀÌ¹Ì ³³ºÎÇÑ ±³½ÀºñµîÀÇ 1/2¿¡ ÇØ´çÇÏ´Â ±Ý¾×
      - ÃÑ ±³½À½Ã°£ 1/2 °æ°ú ÈÄ : ¹ÝȯÇÏÁö ¾ÊÀ½
    • 3) ±³½À±â°£ÀÌ 1°³¿ùÀ» ÃʰúÇÏ´Â °æ¿ì, ´ÙÀ½°ú °°ÀÌ È¯ºÒÇØ µå¸®°Ú½À´Ï´Ù.
      - ±³½À½ÃÀÛ Àü : ÀÌ¹Ì ³³ºÎÇÑ ±³½ÀºñµîÀÇ Àü¾×
      - ±³½À½ÃÀÛ ÈÄ : ¹Ýȯ»çÀ¯°¡ ¹ß»ýÇÑ ÇØ´ç¿ùÀÇ ¹Ýȯ ´ë»ó ±³½Àºñµî(±³½À±â°£ 1°³¿ù À̳» ±âÁØ »êÃâ±Ý¾×)°ú ³ª¸ÓÁö ¿ùÀÇ ±³½Àºñµî Àü¾×À» ÇÕ»êÇÑ ±Ý¾×