접수일정 | 2021-06-21 ~ 2021-07-23 |
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교육일정 | 2021-06-28 ~ 2021-07-27 (월~금, 09~18시) (20 차수) |
교육대상 | 울산과학대학교 학생 |
교육장소 | 울산과학대학교 전산교육장 |
강사명 | 장지웅교수, 김호철교수, 김태우교수, 이시경교수 |
정원 | 30 (등록인원 : 22명) |
교육방식 | 오프라인 |
주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
○ 교육일시
‘21. 6. 28.(월) ~ 7. 23.(금)(160시간) ※ 평일 8시간/일 × 20일
○ 커리큘럼
교과목명 | 세부내용 | 시간(H) | 강사 |
파이썬 기초 | - Python 소개 - Python 설치 및 실행 - Python 기본 예제 실행 - 프로그램 논리와 변수 - 조건문 - 반복문 - 리스트 - 모듈 - 클래스 객체와 인스턴스 객체 - 상속 - 표준입출력 - 파일입출력 | 40 | 장지웅 |
빅데이터 처리 | - 빅데이터 처리 과정 소개 - 아나콘다 실습 환경 - 파이썬 라이브러리 설치 및 주피터 노트북 사용 - 파이썬 예약어 - NumPy 구조 이해 - NumPy 유니버설 함수 - NumPy 통계, 정렬 함수 - Pandas 의 데이터 구조 - Pandas 로 색인하기 - Pandas 로 선택하기, 삭제하기 - Pandas 함수 적용과 매핑 - Matplotlib 도식화와 시각화 - Matplotlib과 Pandas를 사용한 그래프 그리기 - Pandas 데이터 병합 | 40 | 김태우 |
OpenCV | - OpenCV 설치와 기초 사용법 - 영상처리 기본 개념 - OpenCV 그래픽 사용자 인터페이스 - 이진화 - 이미지 연산 - OpenCV 그리기 함수 - 이미지의 기하학적 변환 - ROI 구현 - 컨볼루션과 마스크 - 모폴로지 - 허프 변환 - 히스토그램 - 객체 검출 - 물체 추적하기 | 40 | 김호철 |
머신러닝 | - 머신 러닝의 세 가지 종류 - 기본 용어와 표기법 소개 - 머신 러닝을 위한 파이썬 - 인공 뉴런: 초기 머신 러닝의 간단한 역사 - 경사 하강법으로 비용 함수 최소화 - 로지스틱 회귀를 사용한 클래스 확률 모델링 - 규제를 사용하여 과대적합 피하기 - 커널 SVM을 사용하여 비선형 문제 풀기 - 결정 트리 학습 - 머신 러닝 실습 - kNN을 이용한 필기체 숫자 인식 - 딥러닝과 OpenCV - OpenCV와 딥러닝 활용 | 40 | 이시경 |