RNN, CNN 등 딥러닝의 기초부터 널리 사용되는 딥러닝 구조까지 학습하며 최근 연구 논문 이해에 필요한 기반 지식을 습득할 수 있는 온라인강의 (총 25차시)
스마트팩토리의 개념과 목적, 구성을 이해하고, IoT/센서/빅데이터 관리 기술을 이해한다. 또한 텍스트마이닝(Text Mining), 기계학습(Machine Learning) 등 인공지능 기술들을 알고, 사이버물리시스템(CPS), 디지털트윈(DT)과 기계건전성 관리(PHM) 기술에 대해 배우는 과정으로 제조분야 혁신이 필요한 실무자에게 필요한 강의
※Online: 인텐시브 오프라인 강의와 온라인 동영상 강의 제공
데이터에서 스스로 숨겨진 패턴을 효과적으로 찾아내는 다양한 기계학습 기법들의 기초개념과 학습과정을 파악하는 온라인 강의 (총 53차시)
딥러닝의 구조 및 학습 알고리즘 (Deep learning의 기본 개념. FDNN의 구조 및 Backpropagation 학습, CNN, RNN의 기본 구조 등)
※Live: 실시간 스트리밍 강의 혹은 오프라인 집합교육 가능
머신러닝 기초(선형회귀/경사하강법, 로지스틱 회귀, MLE 기반 로지스틱 회귀 학습, 나이브베이지, KNN, SVM 모델, 과적합의 개념 및 해결방법 등)
교육시간은 학습효과를 고려한 일반적인 기간으로, 고객사 일정 및 목적에 따라 커스터마이징이 가능합니다.
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