IBM GPU Solution 기반 딥러닝 프레임워크
| 기술분야 | IBM |
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| 교육일정 | 교육 기간 | 4 일 | |
| 교육 금액 | 0원 | 쿠폰등록시 | 0매 |
| 접수파일 | |||
| 이벤트&프로모션 |
| 카드, 현금고객 : 2,000,000 |
| 과정 설명 |
| 본 교육 과정은 딥러닝을 위한 IBM Minsky GPU 플랫폼을 이해하고 GPU를 활용하여 딥러닝 프레임워크(Tensorflow) 를 사용하는 방법에 대한 실습을 통하여 이해한다. 또한, 딥러닝의 기반이 되는 기계학습 및 최적화 기초를 배우고, 신경망에 대해서 학습하고 딥러닝 에서 많이 사용하는 다양한 모델과 알고리즘이 들어 있는 Tensorflow 프레임워크를 학습하고 실습한다. |
| 수강 대상 |
| 과정 소개 |
| DAY 1 딥러닝을 위한 GPU 플랫폼 - GPU 종류와 아키텍처 - CUDA 이해 - BM Minsky 특장점 - Power AI 소개 및 설치 - Powwe AI 실행 예제 Docker - PPC에서의 Docker 사용법 - Docker 이용한 딥러닝 프레임워크 설치법 - (TensorFlow, Caffe, Theano, Torch) GPU 활용 신경망 및 딥러닝 프레임워크 - GPU 활용 신경망 및 딥러닝 기초 - 신경망 기초 - 주요 머신러닝 알고리즘 - Python 기본 라이브러리 소개 - TensorFlow 사용법 - TensorFlow를 GPU로 구동하는 방법 - GPU를 이용한 "MNIST" 실습 DAY2 딥러닝 기본 - Introduction Machine Learning - Deep feedforward network - Computational graph and backpropagation - Optimization for training deep models - Regularization DAY3 딥러닝 심화 - CNN (Convolution Neural Networks) - Convolution Operation - ReLU, Pooling - CNN models : VGG-Net, ResNet DAY4 딥러닝 응용 - Recurrent Neural Network - LSTM and gated recurrent units - Transfer Learning - GAN / Style Transfer / Object Dectection |
| 교육 장소 |
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