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IBM > Bluemix,Watson,Minsky

IBM GPU Solution 기반 딥러닝 프레임워크

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.

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강의내용

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

자주 묻는 질문

IBM GPU Solution 기반 딥러닝 프레임워크 과정은 어떤 내용을 다루나요?
IBM GPU Solution 기반 딥러닝 프레임워크 교육 기간은 얼마나 되나요?
IBM GPU Solution 기반 딥러닝 프레임워크 수강료는 얼마인가요?
트레이노케이트는 IBM 공인 교육 기관인가요?