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NGV CAMPUSAI X
이러닝 국비지원

[평생교육이용권] 모빌리티 데이터 프로젝트 패키지

AI X
교육기간
365일
신청기간
상시
교육시간
42차시 (13.1시간)
교육비
300,000원(*VAT포함/면세)
NGV CAMPUS

[평생교육이용권] 모빌리티 데이터 프로젝트 패키지

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

본 과정에 해당하는 국비지원사업

(이러닝)평생교육이용권

과정요약

년도/차수 - 교육비 300,000원
교육기간 365일 교육시간 42차시 / 13.1시간
신청기간 상시 교육장소 -
난이도 초급 정원 -
강사명 비공개

과정소개

  •  

과정 시간표

차시 강의명
Part 1. 모빌리티 Data Analytics 프로젝트
1차시
  • 모델 검증의 목적
2차시
  • 기본적인 평가 측정
3차시
  • 하이퍼파라미터 튜닝
4차시
  • 분류를 위한 평가지표
5차시
  • 회귀를 위한 평가지표
6차시
  • 랭킹을 위한 평가지표
7차시
  • 회귀 문제와 선형 회귀 기초
8차시
  • 데이터 분석과 전처리
9차시
  • 선형 회귀 실전
10차시
  • 다항 회귀 기초
11차시
  • 다항 회귀 실전
12차시
  • 분류 문제와 데이터셋 소개
13차시
  • 선형 모델 기초
14차시
  • SVM 심화
15차시
  • 결정 트리와 앙상블 기법
16차시
  • 분류 성능 평가 지표
Part 2. 모빌리티 Data Science 프로젝트
17차시
  • 실제 데이터 이해 및 실제 문제 정의
18차시
  • 이미지 데이터 분류_데이터 이해
19차시
  • 이미지 데이터 분류_데이터 전처리
20차시
  • 이미지 데이터 분류_모델 학습 및 평가
21차시
  • 이미지 데이터 객체 탐지_모델 설계 학습 및 평가
22차시
  • 딥러닝을 활용한 최적인자 도출기법이란
23차시
  • 최적화 기초 (1)
24차시
  • 최적화 기초 (2)
25차시
  • Pytorch 기초
26차시
  • Autograd를 통한 최적인자 도출 (1)
27차시
  • Autograd를 통한 최적인자 도출 (2)
28차시
  • 신경망 기초
29차시
  • DNN과 회귀
30차시
  • RNN과 시계열 예측
31차시
  • CNN과 이미지 분류
32차시
  • 이미지 데이터 전처리와 증강
33차시
  • CNN 기초
34차시
  • CNN 변형 모델
35차시
  • 이미지 특징 추출과 분석
36차시
  • 객체 분석(Object Detection)
37차시
  • 이미지 분할(Image Segmentation)
38차시
  • 시계열 데이터 기초
39차시
  • 시계열 데이터 분석 방법
40차시
  • 고전적 시계열 데이터 처리
41차시
  • 머신러닝을 활용한 시계열 데이터 처리
42차시
  • 딥러닝을 활용한 시계열 데이터 처리

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교육비
300,000원 (*VAT포함/면세)