○ 교육목적
- work flow 기반 모델링이 가능한 무료 SW인 KNIME 도구를 활용하여 전문가 및 비전문가와 상관없이 누구나 쉽게 데이터 전처리, 기계학습,딥러닝 등
데이터 과학(data science)을 생성하여 모든 이해관 계자들이 활용
- 데이터의 혼합 및 변형, 모델링 및 시각화, 배포 및 관리, 데이터 비즈니스 혁신을 통해서, 정책입안자, 비즈니스 관계자, 연구개발자 등 다양한 분야의 이해관계자들이
데이터과학을 보다 쉽게 접근
○ 교육내용
-1일차
◎ 빅데이터 분석도구 KNIME 소개
강의 소개
KNIME 설치 및 환경설정
KNIME 주요 기능 소개
◎ KNIME 기반 데이터 조작(data manupulation)
데이터 탐색
데이터 가시화
데이터 핸들링(데이터 엑세스, 병합, 변환 등)
-2일차
◎ 기계학습 입문
기계학습 개요
기계학습 이론
◎ KNIME 기반 기계학습 실습
머신러닝 지도학습(ML Supervised Learning)
머신러닝 비지도학습(ML Unsupervised Learning)
머신러닝 자동화(ML Automation)
머신러닝 해석(ML Interpretability)
-3일차
◎ 딥러닝 입문
딥러닝 개요
딥러닝 이론 (경사감소법, Backpropagation, 규제화 등)
딥러닝 실습 (Deep Neural Network)
◎ KNIME 기반 딥러닝 활용
영상분석을 위한 딥러닝 (CNN, Convolution Nerural Network)
시계열 분석을 위한 딥러닝 (RNN, Recurrent Neural Network)
기타 활용예 (자연어 처리 분야 활용 등)
신청하기 : https://kacademy.kisti.re.kr/eduappl/eduappl/eduActiveViewInfo.do?crsOprtnSeq=77
