교육일시

주제

교육내용

강사

3월 15일

~

3월 26일

파이썬 개발 환경

구축 및 데이터 

분석의 이해

・ 왜 파이썬인가?

・ 파이썬 시작하기

・ 파이썬 기초

・ 기계가 읽을 수 있는 데이터

・ 엑셀 파일 다루기

・ PDF 파일 다루기

・ 데이터 수집 및 저장하기

・ 데이터 클리닝하기

・ 데이터 탐색과 분석

・ 데이터 표현하기 (시각화 등)

・ 웹스크래핑과 API 활용 방법

・ 텐서플로와 케라스

이시경

3월 29일

~

4월 2일

딥러닝의 시작

(MLP)

<다중 레이어 퍼셉트론을 이용한 당뇨 예측>

김경훈

・ 당뇨병 예측과 의료 분야의 인공 지능

・ 당뇨병 데이터셋

・ 탐색적 데이터 분석

・ 데이터 전처리

・ 케라스 모델 구성

4월 5일

~

4월 9일

택시 요금

예측하기

(DNN)

<심층 전방향 신경망을 이용한 택시 요금 예측>

・ 뉴욕시 택시요금 예측

・ 뉴욕시 택시요금 데이터셋

・ EDA 위치데이터 시각화, 요일및 시간별 

   승차통계

・ 데이터 전처리

・ 특징 공학

・ 케라스로 모델 만들기

4월 12일

~

4월 16일

고양이와 개

구분하기

(CNN)

<컨볼루션 신경망을 사용한 이미지 분류>

김태호

・ 컴퓨터 비전과 사물 인식

・ 신경망에 이미지를 입력하는 방법

・ CNN의 빌딩 블록

・ 전이 학습

・ 고양이 / 개 구분 프로젝트

4월 19일

~

4월 23일

문서 노이즈

제거하기

(AutoEncoder)

<오토 인코더를 이용한 이미지 노이즈 제거>

이시경

・오토인코더

・MNIST데이터셋

・기본오토인코더

・오토인코더를이용한노이즈제거

・오토인코더를사용한문서노이즈제거

4월 26일

~

4월 30일

영화 리뷰

감성 분석

(LSTM)

<LSTM을 이용한 영화 리뷰 감성 분석>

김경훈

・자연어처리와감성분석

・RNN신경망

・LSTM신경망

・모델아키텍처

・모델구성

5월 3일

~

5월 10일

얼굴 안면 인식

(샴신경망)

<샴 신경망을 이용한 안면 인식>

김태호

・얼굴검출과얼굴인식

・원샷학습

・샴신경망

・실시간안면인식프로그램