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AI XData Science
이러닝 국비지원

[평생교육이용권] [모빌리티 DS 프로젝트] 통합 패키지

Data Science
교육기간
90일
신청기간
상시
교육시간
26차시 (8.8시간)
교육비
150,000원(*VAT포함/면세)
AI X

[평생교육이용권] [모빌리티 DS 프로젝트] 통합 패키지

과정 담당자
어정인
이메일
jeongin12@hyundai-ngv.com
유선연락처
02-870-8419

본 과정에 해당하는 국비지원사업

(이러닝)평생교육이용권

과정요약

년도/차수 - 교육비 150,000원
교육기간 90일 교육시간 26차시 / 8.8시간
신청기간 상시 교육장소 -
난이도 입문 정원 -
강사명 비공개

학습목표

  • 모빌리티 분야의 실제 데이터를 기반으로, 딥러닝 모델 설계부터 데이터 전처리, 예측 및 이상 탐지, 성능 개선, 결과 활용까지 전 과정을 실습하여,
    다양한 AI 기법을 활용한 실전 문제 해결 역량을 함양한다.
    ※ 본 과정은 '통합 패키지' 입니다. 개별 과정 학습을 희망하시는 경우 별도 과정을 신청하여주시기 바랍니다.

추천대상(사전 필요 지식)

  • 실제 모빌리티 데이터를 활용한 프로젝트를 경험하고 싶은 중급 학습자
    ※ 본 과정 수강을 위해서는 통계 및 데이터 분석에 대한 중급 수준의 사전 지식이 필요합니다.
    ※ '모빌리티 DA 프로젝트' → '모빌리티 DS 프로젝트' 연계 수강을 추천합니다.

과정소개

  •  

     

과정 시간표

차시 강의명
1차시
  • 실제 데이터 이해 및 실제 문제 정의
2차시
  • 이미지 데이터 분류_데이터 이해
3차시
  • 이미지 데이터 분류_데이터 전처리
4차시
  • 이미지 데이터 분류_모델 학습 및 평가
5차시
  • 이미지 데이터 객체 탐지_모델 설계 학습 및 평가
6차시
  • 딥러닝을 활용한 최적인자 도출기법이란
7차시
  • 최적화 기초 (1)
8차시
  • 최적화 기초 (2)
9차시
  • Pytorch 기초
10차시
  • Autograd를 통한 최적인자 도출 (1)
11차시
  • Autograd를 통한 최적인자 도출 (2)
12차시
  • 신경망 기초
13차시
  • DNN과 회귀
14차시
  • RNN과 시계열 예측
15차시
  • CNN과 이미지 분류
16차시
  • 이미지 데이터 전처리와 증강
17차시
  • CNN 기초
18차시
  • CNN 변형 모델
19차시
  • 이미지 특징 추출과 분석
20차시
  • 객체 분석(Object Detection)
21차시
  • 이미지 분할(Image Segmentation)
22차시
  • 시계열 데이터 기초
23차시
  • 시계열 데이터 분석 방법
5. AI 실전 시계열 프로젝트 : 교통체증 문제해결을 위한 교통량 예측하기
24차시
  • 고전적 시계열 데이터 처리
25차시
  • 머신러닝을 활용한 시계열 데이터 처리
26차시
  • 딥러닝을 활용한 시계열 데이터 처리

함께 들으면 좋은 연계 과정

교육비
150,000원 (*VAT포함/면세)