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대한공간정보학회에서는 머신러닝에 대한 이해와 공간정보분야에의 활용를 주제로 여름학교를 개설합니다. 머신러닝 및 딥러닝에 대한 전반적인 핵심 이론을 이해하고, 파이썬을 활용하여 실습을 진행하며, 공간정보분야에 활용하는 사례를 살펴봅니다. 본 강좌는 온라인으로 진행됩니다. 인공지능 기술을 공간정보 데이터 분석에 접목해 보고자 하는 회원들에게 좋은 기회가 될 것으로 생각됩니다. 관심 있는 회원 여러분의 많은 참여 바랍니다.
n 강사: 이원재 대표 (주)알디노
n 교육일정: 8/18(화) ~ 8/19(수) (온라인 라이브 강의)
일자 | 시간 | 강의 내용 |
8.18 (화) | 9:00 ~ | q WHY 머신러닝, WHAT 머신러닝 4차산업시대에 머신러닝이 필요한 이유와 최근 트렌드를 알고, 머신러닝의 정의와 기본 개념을 이해한다. |
10:00 ~ | q HOW 머신러닝 어떻게 기계를 학습시키는지를 알아보고, 기계가 학습하는 핵심적인 원리를 이해한다. | |
11:00 ~ | q 머신러닝 파이프라인과 각 단계별 핵심 개념 머신러닝 파이프라인과 각 단계별 핵심적인 개념을 이해한다. | |
13:00 ~ | q Sklearn을 활용한 회귀분석 실습 SKlearn을 활용하여 다양한 회귀분석 모델을 구현하여 부동산 가격 예측 알고리즘을 구현한다. | |
14:00 ~ | q Sklearn을 활용한 분류분석 실습 SKlearn을 활용하여 다양한 분류분석 모델을 구현하여 얼굴 인식 알고리즘을 구현한다. | |
15:00 ~ | q Sklearn을 활용한 클러스터링 실습 SKlearn을 활용하여 다양한 클러스터링 모델을 구현하여 군집화 알고리즘을 구현한다. | |
16:00 ~ | q Sklearn을 활용한 차원축소 실습 SKlearn을 활용하여 다양한 차원축소 모델을 구현하여 차원축소 알고리즘을 구현한다. | |
8.19 | 9:00 ~ | q WHAT 딥러닝, WHY 딥러닝 머신러닝 중 딥러닝이 무엇인지 이해하고, 딥러닝의 특징과 딥러닝이 주목받고 있는 이유를 이해한다. |
10:00 ~ | q HOW 딥러닝 딥러닝의 학습 원리 Backpropagation과 딥러닝의 한계였던 Vanishing Gradient와 해결방안을 이해한다. | |
11:00 ~ | q Tensorflow를 활용한 딥러닝 구현(이미지 분류 예측) Tensorflow를 활용한 기본적인 딥러닝 모델을 구현하고, 이미지 분류 예측 알고리즘을 구현한다. | |
13:00 ~ | q CNN 이해와 구현 CNN의 핵심 원리 이해와 Tensorflow를 활용하여 높은 수준의 이미지 분류 예측 알고리즘을 구현한다. | |
14:00 ~ | q CNN 응용 모델의 이해와 구현 VGGNet, Resnet, Xception 등 현업에서 많이 활용되는 CNN 응용 모델을 이해하고 실습한다. | |
15:00 ~ | q 공간정보분야에서의 머신러닝 실습 - 1단계 웹 상의 데이터를 수집하고 저장하고, 데이터를 전처리하는 과정을 실습한다. | |
16:00 ~ | q 공간정보분야에서의 머신러닝 실습 - 2단계 수집된 데이터를 바탕으로 머신러닝 분석을 실습한다. |
n 수강료: 학생 : 6만원 / 일반인 : 20만원
n 수강등록 및 문의: 대한공간정보학회사무국(담당: 김혜빈)
이메일: ksgis@ksgis.or.kr, 전화: 02-420-1993, 팩스: 02-888-1993
수강생은 첨부된 수강신청서를 이메일로 제출해 주시기 바랍니다.
대한공간정보학회 교육부: 전철민, 서동조, 남광우
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