Neural Network 기본과정-Theory 



1. 개요

Neural Network은 Data 해석방법중 하나인 Regression을 확장한 개념으로서 인공지능과 패턴인식 등 복잡하고 고차원적인 문제를 해결하는데에 응용되고 있다. 특히 Deep Learning과 같은 개념의 구현과 인간의 기본적 인식능력을 대신할 하나의 방법으로 Neural Network은 더욱 주목받고있다.

본 과정은 Neural Network가 어떠한 방식과 알고리즘으로 데이터를 학습하는지에 대한 기초와 MNIST의 숫자 이미지 데이터를 기반으로 C/C++환경에서 실습을 통해 Neural Network에 대한 이해력을 높이고자 개설되었다.



2. 중점

  • Neural Network의 기초 이해
  • Matrix Library를 사용한 C/C++ 코딩
  • MNIST에서 제공하는 숫자 이미지를 기반으로 하는 실습

 

3. 참석대상

  • 소프트웨어 개발자
  • ​Deep Learning, Machine Learning 관심자 



4. 교육 프로그램

 

일정

세부내용

 강사

1일차

10:00-16:00 


1. Neural network 개요
2. Neural network Algorithm
3. C/C++ 코딩환경 구성

 

박상건 (모아소프트)

 2일차

10:00-16:00 


4. Matrix Library를 통한 Neural network 코딩
5. MNIST기반 데이터를 활용한 실습

 

박상건 (모아소프트)

 

    

5. 교육 신청


 

신고

국방 소프트웨어 신뢰성 시험 



1. 개요

'무기체계 소프트웨어 개발 및 관리 매뉴얼' 개정(2016.7월)에 따라 소프트웨어 코딩룰 적용방안 개선, 신뢰성 시험 적용 대상 언어 확대, 소스코드 Metric 측정, 실 타깃 환경하 요구사항 기반의 동적시험 등 무기체계 소프트웨어 신뢰성 시험에 대한 방위사업청 요구 수준이 향상되었다. 따라서 모아소프트는 무기체계 소프트웨어 개발에 참여하는 고객에게 신뢰성 시험의 준비, 시험시행, 시험평가에 대한 완벽한 솔루션을 제공하기 위하여 본 교육과정을 개설하였다. 


2. 중점

  • 국방 소프트웨어 신뢰성 시험 규정 및 절차 소개
  • 소프트웨어 정적시험( 코딩룰, 언어별 시험 방안, 소스코드 Metric 측정, 취약점 점검) 방법
  • 소프트웨어 동적시험(요구사항 기반 시험, 구조기반 시험)방법
  • 소프트웨어 동적시험 환경 구성 방법

3. 참석대상

  • 국방 소프트웨어 개발자
  • 국방 무기체계 소프트웨어 시험 담당자
  • 국방 무기체계 소프트웨어 개발 관리자

4. 교육 프로그램

 

일정

세부내용

 강사

1일차

10:00-17:00 


1. 국방 소프트웨어 신뢰성 시험 절차 소개
  a. '무기체계 소프트웨어 개발 관리 매뉴얼' 개정사항
  b. 소프트웨어 신뢰성 시험 프로세스

2. 국방 소프트웨어 정적 시험
  a. 코딩 규칙 점검, 언어별 정적 시험 방법 
  b. 취약점 점검
  c. 소스 코드 Metric 측정
  d. 정적시험 오검출, 예외사항 처리 방법
  e. 정적시험 자동화 Tool 소개 및 시연

 

담당 엔지니어(모아소프트)

 2일차

10:00-17:00 


3. 국방 소프트웨어 동적 시험
   a. 동적 시험 절차 소개
   b. 동적시험 환경구성 방법
   c. 요구사항 기반 시험
   d. 구조기반 코드 실행률( 문장, 분기, MC/DC )
   e. 동적 검증 예외 사항 처리 방안
   f. 동적시험 자동화 Tool 소개 및 시연

 

담당 엔지니어(모아소프트)

 

  5. 교육 신청

신고

+ Recent posts