학술행사
NIMS 산업수학 전문가 양성 아카데미-수학기반 데이터 분석 기법 강연 및 산업문제 해결
등록일자 : 2018-06-28- 기간 2018-07-23 ~ 2018-07-27
- 주최 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터
NIMS 산업수학 전문가 양성 아카데미는 산업수학을 기반으로 산업체의 수요가 많은 분야를 교육하고 이를 활용한 산업문제 해결과정 기회를 제공하는 교육 프로그램입니다.
이에 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터에서는 데이터분석, 딥러닝 및 최적화 기법의 교육을 진행합니다.
1. 일 정: 2018년 7월 23(월) ~ 27(금)
2. 장 소: KB손해보험 인재니움, 수원
3. 참가대상: 학부생, 대학원생(박사후연구원 포함) 및 기업 관계자
4. 접수방법: 산업수학 포털에서 접수 / 7월 2일, 오전 9시 ~ 13일/ 인원 초과시 조기 마감
- 전 일정 참석 가능자만 신청 가능(부분 참가 불가)
- 접수 후 취소는 접수 기간에만 가능
- 실습 및 산업문제 해결을 위한 노트북 개별 지참
- 제공내역: 4박 5일 교육기간 내 숙식, 수료증(전 교육과정 참석자)
5. 일 정 및 내 용
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7.23(월) |
7.24(화) |
7.25(수) |
7.26(목) |
7.27(금) |
|---|---|---|---|---|---|
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09:00 ~ 11:30 |
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Python 실습Ⅱ |
딥러닝 강연 |
딥러닝 실습 |
행렬 기반 데이터 분석 Ⅱ |
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11:30 ~ 13:00 |
등록 |
중식 및 개별 실습 |
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13:00 ~ 15:30 |
환영사 오리엔테이션 |
최적화 강연 |
최적화 실습 |
행렬 기반 데이터 분석 Ⅰ |
문제 해결 결과 발표 |
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Python 실습Ⅰ |
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16:00 ~ 18:00 |
산업 문제 소개 |
팀 프로젝트 |
팀 프로젝트 |
팀 프로젝트 |
폐회 및 수료증 수여 |
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18:00 ~ 19:00 |
석식 |
석식 |
만찬 |
석식 |
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19:00 ~ 20:00 |
팀 토의 |
팀 토의 |
팀 토의 |
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6. 강연 주제
- 데이터 분석 툴(Python) 실습, 기초 딥러닝 강연 및 실습(Keras)
- 행렬 기반 데이터 분석 이론 강연
- Linear Programing 관련 최적화 이론 및 실습
NIMS 산업수학 전문가 양성 아카데미는 산업수학을 기반으로 산업체의 수요가 많은 분야를 교육하고 이를 활용한 산업문제 해결 기회를 제공하는 교육 프로그램입니다. 이에 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터에서는 데이터분석, 딥러닝 및 최적화 기법의 교육을 진행합니다.
기간: 2018.7.23(월)~27(금)
장소: KB손해보험 인재니움, 수원
일정 및 내용| 시간 | 7.23(월) | 7.24(화) | 7.25(수) | 7.26(목) | 7.27(금) |
|---|---|---|---|---|---|
| 09:00~11:30 | 일정없음 | Python 실습 Ⅱ | 딥러닝 강연 | 딥러닝 실습 | 행렬기반 데이터 분석 Ⅱ |
| 11:30~13:00 | 등록 | 중식 및 개별 실습 | |||
| 13:00~15:30 | 환영사 오리엔테이션 | 최적화 강연 | 최적화 실습 | 행렬기반 데이터 분석 Ⅰ | 문제해결 결과발표 |
| Python 실습 Ⅰ | |||||
| 16:00~18:00 | 산업 문제 소개 | 팀 프로젝트 | 팀 프로젝트 | 팀 프로젝트 | 폐회 및 수료증 수여 |
| 18:00~19:00 | 석식 | 석식 | 만찬 | 석식 | 일정없음 |
| 19:00~20:00 | 팀 토의 | 팀 토의 | 팀 토의 | ||
- 1. 데이터 분석 툴(Python) 실습, 기초 딥러닝 강연 및 실습(Keras)
- 2. 행렬기반 데이터 분석 이론
- 3. Linear Programming관련 최적화 이론 및 실습
참가대상: 산업수학에 관심 있는 대학원생(박사후연구원 포함), 학부생 및 기업 관계자
접수방법: https://icim.nims.re.kr
- *산업수학 포털에서 접수(7월2일~13일, 인원 초과시 조기 마감)
- *전 일정 참석 가능자만 신청 가능(부분 참가 불가)
- *접수 후 취소는 접수 기간에만 가능
문의: 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터 031-5171-5200 info@icim.or.kr
제공내역: 4박5일 교육기간 내 숙식, 참가확인중(전 일정 참석자)
실습 및 산업문제 해결을 위한 노트북 개별 지참
NIMS 산업수학 전문가 양성 아카데미는 산업수학을 기반으로 산업체의 수요가 많은 분야를 교육하고 이를 활용한 산업문제 해결과정 기회를 제공하는 교육 프로그램입니다.
이에 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터에서는 데이터분석, 딥러닝 및 최적화 기법의 교육을 진행합니다.
1. 일 정: 2018년 7월 23(월) ~ 27(금)
2. 장 소: KB손해보험 인재니움, 수원
3. 참가대상: 학부생, 대학원생(박사후연구원 포함) 및 기업 관계자
4. 접수방법: 산업수학 포털에서 접수 / 7월 2일, 오전 9시 ~ 13일/ 인원 초과시 조기 마감
- 전 일정 참석 가능자만 신청 가능(부분 참가 불가)
- 접수 후 취소는 접수 기간에만 가능
- 실습 및 산업문제 해결을 위한 노트북 개별 지참
- 제공내역: 4박 5일 교육기간 내 숙식, 수료증(전 교육과정 참석자)
5. 일 정 및 내 용
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7.23(월) |
7.24(화) |
7.25(수) |
7.26(목) |
7.27(금) |
|---|---|---|---|---|---|
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09:00 ~ 11:30 |
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Python 실습Ⅱ |
딥러닝 강연 |
딥러닝 실습 |
행렬 기반 데이터 분석 Ⅱ |
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11:30 ~ 13:00 |
등록 |
중식 및 개별 실습 |
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13:00 ~ 15:30 |
환영사 오리엔테이션 |
최적화 강연 |
최적화 실습 |
행렬 기반 데이터 분석 Ⅰ |
문제 해결 결과 발표 |
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Python 실습Ⅰ |
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16:00 ~ 18:00 |
산업 문제 소개 |
팀 프로젝트 |
팀 프로젝트 |
팀 프로젝트 |
폐회 및 수료증 수여 |
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18:00 ~ 19:00 |
석식 |
석식 |
만찬 |
석식 |
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19:00 ~ 20:00 |
팀 토의 |
팀 토의 |
팀 토의 |
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6. 강연 주제
- 데이터 분석 툴(Python) 실습, 기초 딥러닝 강연 및 실습(Keras)
- 행렬 기반 데이터 분석 이론 강연
- Linear Programing 관련 최적화 이론 및 실습
NIMS 산업수학 전문가 양성 아카데미는 산업수학을 기반으로 산업체의 수요가 많은 분야를 교육하고 이를 활용한 산업문제 해결 기회를 제공하는 교육 프로그램입니다. 이에 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터에서는 데이터분석, 딥러닝 및 최적화 기법의 교육을 진행합니다.
기간: 2018.7.23(월)~27(금)
장소: KB손해보험 인재니움, 수원
일정 및 내용| 시간 | 7.23(월) | 7.24(화) | 7.25(수) | 7.26(목) | 7.27(금) |
|---|---|---|---|---|---|
| 09:00~11:30 | 일정없음 | Python 실습 Ⅱ | 딥러닝 강연 | 딥러닝 실습 | 행렬기반 데이터 분석 Ⅱ |
| 11:30~13:00 | 등록 | 중식 및 개별 실습 | |||
| 13:00~15:30 | 환영사 오리엔테이션 | 최적화 강연 | 최적화 실습 | 행렬기반 데이터 분석 Ⅰ | 문제해결 결과발표 |
| Python 실습 Ⅰ | |||||
| 16:00~18:00 | 산업 문제 소개 | 팀 프로젝트 | 팀 프로젝트 | 팀 프로젝트 | 폐회 및 수료증 수여 |
| 18:00~19:00 | 석식 | 석식 | 만찬 | 석식 | 일정없음 |
| 19:00~20:00 | 팀 토의 | 팀 토의 | 팀 토의 | ||
- 1. 데이터 분석 툴(Python) 실습, 기초 딥러닝 강연 및 실습(Keras)
- 2. 행렬기반 데이터 분석 이론
- 3. Linear Programming관련 최적화 이론 및 실습
참가대상: 산업수학에 관심 있는 대학원생(박사후연구원 포함), 학부생 및 기업 관계자
접수방법: https://icim.nims.re.kr
- *산업수학 포털에서 접수(7월2일~13일, 인원 초과시 조기 마감)
- *전 일정 참석 가능자만 신청 가능(부분 참가 불가)
- *접수 후 취소는 접수 기간에만 가능
문의: 국가수리과학연구소 산업수학혁신센터 031-5171-5200 info@icim.or.kr
제공내역: 4박5일 교육기간 내 숙식, 참가확인중(전 일정 참석자)
실습 및 산업문제 해결을 위한 노트북 개별 지참
