접수일정 | 2022-02-09 ~ 2022-02-23 |
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교육일정 | 2022.03.02~2022.11.03 (날짜별 교육시간 상이, 총 160시간) (46 차수) |
교육대상 | 관련분야 취업희망자 |
교육장소 | 신라대학교 |
강사명 | 김광백 |
정원 | 15명 내외 (등록인원 : 12명) |
교육방식 | 오프라인 |
주의사항 | ※ 로그인시 신청서 버튼이 표시되므로 로그인 후 신청하셔야 합니다. |
구분 | 세부 교육 |
자율 학습 기반 데이터 분석 | ・K-Means 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩 ・PCM 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩 ・FCM 및 C 언어나 C# 코딩 ・딥 기반 계층적 PCM 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩 ・딥 기반 FCM 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩 ・비정량적인 영상 처리를 위한 퍼지 클러스터링 기반 데이터 마이닝 기법 및 C 언어 C# 코딩 ・다층 FCM 알고리즘 기반 냉각수 분석 프로젝트 |
지도 학습 알고리즘 기반 데이터 분류 | ・오류 역전파 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩 ・오류 역전파 알고리즘 구조적 개선 방법 ・Counter Propapgation 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩, 영상 분석, 프로그래밍 ・퍼지 지도 학습 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩, 알고리즘 개선 방법 ・퍼지 RBF Neural Networks 학습 구조 ・Kernal Function 이해 및 분석 ・퍼지 RBF Neural Networks 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩 ・Support Vector Machine 알고리즘 및 C 언어나 C# 코딩 ・퍼지 RBF 네트워크 기반 영상 인식 프로젝트 |
딥러닝 기법을 이용한 영상 인식 | ・퍼지 CNN 학습 구조 분석 및 알고리즘 이해 ・퍼지 CNN 알고리즘 기반 C 언어나 C# 코딩 ・퍼지 CNN의 학습 구조 개선 방법 ・K-Means 기반 영상 스트레칭 기법(개선된 영상 전처리 기법) ・FCM 기반 양자화 기반 영상 특징 분류 및 분석 ・퍼지 CNN 알고리즘 기반 컨테이너 영상 데미지 분석 프로젝트 |