머신러닝과 딥러닝 강의 교재(5일교육). 교육이 필요하시면 AiBB Lab 장동인 대표(010-5259-9509)에게 연락주세요

1. 머신러닝, 딥러닝 특강
AiBB Lab (AI, Big Data, Blockchain)

2. 장 동 인 대표
2
경력
현, AiBB Lab 대표(AI, Big Data, Blockchain)
현, 빅데이터 전문가 협의회 의장
서울과학종합대학원 빅데이터MBA 겸임교수
문화체육관광부 빅데이터 자문위원장
연세대 보건대학원 블록체인 고위과정 주임교수
국방과학연구소 빅데이터 PM
한국 테라데이타 부사장
미래읽기 컨설팅 대표
Ernst & Young 컨설팅 본부장
Deloitte consulting 전무(CRM부문 파트너)
SAS Korea 부사장
Siebel Korea 초대 지사장
Oracle Korea 컨설팅 본부 이사
Oracle HQ, Senior Principal Consultant
Germany Amadeus, System Support Engineer
American Airline Information Service, Consultant
EDS, System Engineer
VISA International, Programmer
전문분야
Blockchain Database
블록체인과 reverse-ICO 전략
빅데이터 전략 및 활용
AI (Deep Learning) 의 활용
영상빅데이터의 분석, 물체 인식, 추적
클라우드 컴퓨팅
저서
학력
서울과학종합대학원, 경영학박사(Big Data)
University of Southern California, 컴퓨터 공학 석사 졸업
서울 공대 원자핵 공학과 졸업
용산고등학교졸업
장동인 대표(Don Chang)
• 010-5259-9509
• donchang0725@gmail.com
• donchang@hanmail.net

3. 조직 및 사업 분야
3
AI 컨설팅 및
구현
AI, Blockchain
교육
AIBB LAB : AI, Big data, Blockchain 기술을 활용한 기업의 혁신
한글/영문 자연어처리, 영상인식
AI 도입 방안 컨설팅
AI교육 – 파이썬, 머신러닝, 자연어처리, 영상처리
Blockchain 교육 – Hyperledger Fabric, Ethereum
블록체인 개발 및 컨
설팅
블록체인 코어기술(자율주행차, IoT를 위한 Blockchain
SQL) 개발 및
블록체인 도입 컨설팅
Big Data 시스템 개
발 및 컨설팅
빅데이터를 수집하고, 정제하고, 통합하여 통계분석, 머
신러닝, 딥러닝과 연계할 수 있도록 설계
MyData, data 판매사업 컨설팅

4. 4
특허
• 발명: 대용량 영상 입력
모사장치
✓ 특허권자: 국방과학연구소
✓ 발명자: 장동인
✓ 출원번호 10-2016-
0112773
✓ 공고일: 2017.12.19

5. 5
특허
• 발명: 영상 촬영장치
의 메타데이터 관리
시스템 및 방법
✓ 특허권자: 국방과학
연구소
✓ 발명자: 장동인
✓ 출원번호 10-2016-
0097387
✓ 공고일: 2017.8.3

6. 6
최 호 웅 이사
경력
현, AiBB Lab 이사(AI, Big Data, Digital Twin)
Eszett 수석 데이터 과학자
Summit 컨설팅 이사
현대중공업 수석연구원
TUV Rheinland FSE (#10313/15)
전문분야
기계학습 (딥러닝)
피쳐 엔지니어링/패턴인식
웹 크롤링 및 데이터 시각화
저서
학력
서울대학교 조선해양공학과 박사(기계학습)
서울대학교 조선해양공학과 석사
서울대학교 조선해양공학과 학사
단국사대 부속고등학교
최호웅 이사 (Ho-Woong Choi)
• 010-8972-0517
• techimpress@naver.com
한빛 미디어와 출판계약 (2020년 7월 출간예정)
AI로 일하는 기술
파이썬으로 일하는 기술

7. 77
최호웅 이사 연구내용
• AI Summit 2019 Seoul 워크샵 발표
(제목: Python based machine learning recipes including deep learning)
✓ 기계학습 및 딥러닝 이론 (CNN, RNN, LSTM, RL)
✓ PyTorch 딥러닝 실전예제 (패션 이미지 분류, 시계열 회귀예측)
✓ 한글 자연어 처리 (토픽 분석, 감정분석, 문장 유사도)

8. 88
최호웅 이사 연구내용
• Supply Chain Knowledge Graph
• 사물인식 알고리즘

9. 9
파이썬 (Why Python?)
• 간결하고 쉽습니다. (vs Java, C++, etc.)

10. 10
파이썬 (Why Python?)
• 데이터분석을 위한 수많은 라이브러리(ecosystem)들이 있습니다.

11. 11
파이썬 기초문법 (클래스 작성법)

12. 12
파이썬 기초문법 (텍스트 마이닝) - 정규식

13. https://regexper.com/
파이썬 기초문법 (텍스트 마이닝) - 정규식

14. 14
파이썬 기초문법 (텍스트 마이닝) – 문자열 처리

15. 15
파이썬 기초문법 (파이썬 라이브러리 사용법)-Numpy

16. 16
파이썬 기초문법 (파이썬 라이브러리 사용법)-Numpy
Array manipulations

17. 17
파이썬 기초문법 (파이썬 라이브러리 사용법)-Pandas
판다스 데이터 프레임
판다스 데이터 시리즈

18. 18
파이썬 기초문법 (파이썬 라이브러리 사용법)-Matplotlib
맷플롯립을 이용한 데이터 시각화

19. 파이썬 라이브러리 KONLPY 설치
KONLPY 설치 에러 시

20. 20
데이터 처리기법 (공공데이터 수집)
서울특별시 기상데이터

21. 데이터 처리기법 (구글트렌드)

22. 22
데이터 처리기법 (손상데이터 처리)

23. 23
데이터 처리기법 (시각화 방법)
Bokeh 라이브러리를 이용한 데이터 시각화

24. 24
머신러닝 5단계 방법론
• 1. 데이터셋 불러오기
• 2. Train/Test 셋으로 데이터 나누기
• 3. 모델객체 생성하기
• 4. 모델 학습
• 5. 학습모델로 새로운 데이터(Test data) 예측하기

25. 25
머신러닝 (선형회귀)
단순 선형회귀 (근무연수로 봉급 추정)
선형회귀 변수

26. 26
머신러닝 (다중회귀)

27. 27
머신러닝 (로지스틱 회귀)
로지스틱 회귀를 이용한 분류

28. 28
머신러닝 (SVM)
커널기법(2D->3D)을 이용한 비선형 분류
서포트 벡터머신 개념도

29. 29
머신러닝 (의사결정나무)
타이타닉 호 생존자 분류 모델
불순도 기준
서울특별시 지역분류 모델

30. 30
머신러닝 (랜덤 포레스트)
회귀문제 분류문제

31. 머신러닝 (배깅 vs 부스팅)
부스팅 기법은 순차적으로 기계학습

32. 머신러닝 (Naïve Bayes)

33. 33
머신러닝 (네트워크 분석)
A,B,C 페이지의 스코어 매기기

34. 머신러닝 (네트워크 분석-PageRank)

35. 35
머신러닝 (신경망)
인공 신경망 개념도
퍼셉트론

36. 36
머신러닝 (자연어 처리)
LDA 토픽 도출 문장 코사인 유사도
Word2vec

37. 머신러닝 (자연어 처리- 감성분석)

38. 머신러닝 (자연어 처리- 추천시스템 & 지식 그래프)

39. 머신러닝 (자연어 처리-LSA)

40. 40
머신러닝 (word2vec)
구문 parsing
문장 parsing 및 embedding
단어 vector 공간 문장 재구성 using word2vec

41. 머신러닝 (word2vec)
CBOW(Continuous Bag of Words)
예문: what will the fat cat sit on
Skip-gramCBOW

42. 42
머신러닝 (Naïve Bayes Classifier)
제반 여건(X) 하에서 골프를 칠 확률
나이브 베이즈 확률

43. 43
머신러닝 (문장의 유사도 측정)
유사도 척도를 이용한 문서간 유사도

44. 44
머신러닝 (추천시스템)

45. 45
머신러닝 (추천시스템)
Matrix Factorization를 통한 신규고객의 영화평점 추정

46. 46
딥러닝 (케라스)

47. 47
딥러닝 (케라스)

48. 48
딥러닝 (파이토치)

49. 49
딥러닝 (인공지능 적용사례)
Uber의 고객 불만사항 파악
고객 타게팅 광고
스타크래프트 전략 시뮬레이션 (구글 딥마인드)

50. 50
딥러닝 (CNN)

51. 딥러닝 (CNN)

52. 52
딥러닝 (Reinforcement Learning)

53. 53
딥러닝 (RNN)

54. 딥러닝 (RNN)

55. 55
딥러닝 (LSTM)

56. 56
RNN 언어모델
예문: what will the fat cat sit on

57. 57
딥러닝 (GAN)

58. 딥러닝 (GAN)

59. 59
최신 딥러닝 토픽 소개 (XAI)

60. 60
최신 딥러닝 토픽 소개 (XAI)

61. 61
최신 딥러닝 토픽 소개 (XAI)
(대출기준??)

62. 62
최신 딥러닝 토픽 소개 (Transfer Learning)

63. ELMO(Embeddings from Language Model)

64. 64
최신 딥러닝 토픽 소개 (BERT)

65. 65
최신 딥러닝 토픽 소개 (BERT)

66. BERT

67. Transformer

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협업 그리고 집단지성
May the Force be with us!

69. 최호웅
010-8972-0517
techimpress@naver.com