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  • 2017년 10월 23일 ~ 24일   [Neural Network]   Neural Network 기본과정-Theory
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  • Neural Network 기본과정-Theory

    개요

    Neural Network은 Data 해석방법중 하나인 Regression을 확장한 개념으로서 인공지능과 패턴인식 등 복잡하고 고차원적인 문제를 해결하는데에 응용되고 있다. 특히 Deep Learning과 같은 개념의 구현과 인간의 기본적 인식능력을 대신할 하나의 방법으로 Neural Network은 더욱 주목받고있다.

    본 과정은 Neural Network가 어떠한 방식과 알고리즘으로 데이터를 학습하는지에 대한 기초와 MNIST의 숫자 이미지 데이터를 기반으로 C/C++환경에서 실습을 통해 Neural Network에 대한 이해력을 높이고자 개설되었다.


    중점

    • Neural Network의 기초 이해Matrix Library를 사용한 C/C++ 코딩MNIST에서 제공하는 숫자 이미지를 기반으로 하는 실습

    참석대상

    • 소프트웨어 개발자
    • Deep Learning, Machine Learning 관심자


    교육 프로그램

    일정 세부내용 강사
    1 일차 10:00-16:00

    1. Neural network 개요
    2. Neural network Algorithm
    3. C/C++ 코딩환경 구성

    박상건 (모아소프트)

    2 일차 10:00-16:00

    4. Matrix Library를 통한 Neural network 코딩
    5. MNIST기반 데이터를 활용한 실습

    박상건 (모아소프트)

    * 상기 강의 일정은 진행에 따라 다소 변경될 수 있습니다.



    교육 일정 안내

    교육장소 서울 송파구 가락동 175-14 연암빌딩 5층 모아소프트 교육장
    교육기간 2017년 10월 23일(월) ~ 24일(화)
    교육비 33만원(부가세포함)
    교재 자체제작
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