Embedded Deep Learning(CNN을 이용한 영상인식) (TX2보드 증정)

홈으로교육과정AI 아카데미딥러닝

일수/시간 3일 / 24시간 (09:00~18:00) 강사 MDS전문강사
과정매니저 강혜미(구로),왕혜진(판교)
교육비 1,529,000원 (VAT포함)
선수과정 딥러닝 이해(TX1 보드 활용)
후속과정 시계열 및 자연어 처리 딥러닝
실습장비 NVIDIA Jetson TX1
정원 20명
전체 교육일정
교육일정 신청마감일 수강신청 교육장소
2019.02.25(월) ~ 2019.02.27(수) 신청마감 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2019.07.29(월) ~ 2019.07.31(수) 신청마감 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2019.11.04(월) ~ 2019.11.06(수) 2019.10.25(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2019.12.09(월) ~ 2019.12.11(수) 2019.11.29(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.02.17(월) ~ 2020.02.19(수) 2020.02.07(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.03.30(월) ~ 2020.04.01(수) 2020.03.20(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.05.06(수) ~ 2020.05.08(금) 2020.04.24(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.06.08(월) ~ 2020.06.10(수) 2020.05.29(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.07.06(월) ~ 2020.07.08(수) 2020.06.26(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.08.17(월) ~ 2020.08.19(수) 2020.08.07(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.10.05(월) ~ 2020.10.07(수) 2020.09.25(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.11.02(월) ~ 2020.11.04(수) 2020.10.23(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.12.07(월) ~ 2020.12.09(수) 2020.11.27(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
과정개요
딥러닝은 영상인식, 자연어처리, 음성인식, 알파고 등 다양한 곳에 쓰이는 기술 입니다. 본 과정은 머신러닝의 한 종류인 딥러닝을 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝, Convolutional Neural Network순으로 학습하며 임베디드 딥러닝 환경으로 가장 많이 사용하는 NVIDIA Jetson TX1 보드에서 Convolutional Neural Network를 실습하고 Convolutional Neural Network과 OpenCV을 결합하여서 영상인식에 딥러닝을 적용해 보는 과정입니다.

* 실습보드 : Nvidia Jetson TX1 보드
* 학습 시스템 : DIGITS 기반 학습 시스템, caffe or tensorflow
* 필요 선수지식 : 선형대수, 영상처리


특이사항
* 교육 시작 일주일 전, 모집 인원 7명 미만 시 폐강될 수 있습니다.
* 개폐강 여부는 개강일 일주일 전쯤에 수강신청자 분들께 개별 연락드립니다.
* 교재 및 중식 무료제공
* TX2보드 증정 과정은 수강권으로 수강이 불가능합니다.
* TX2보드를 구매하지 않고, 교육만 수강하고자 하는 분은 [여기]를 클릭해주세요.
* TX2보드 자세히 보기 → 클릭



교육목적

- 인공 신경망과 딥러닝의 학습 및 이해 증진
- 임베디드 환경에서 딥러닝 개발 능력 배양

교육대상

- 딥러닝 소프트웨어 개발자
- 딥러닝을 임베디드 환경에서 적용하고자 하는 개발자 및 기획자

교육내용
구분 교 육 내 용
1일차· CNN Intro - The Concept of Deep Learning

- CNN 의 소개와 활용 방안
- 인공신경망의 개요
- 딥러닝 프레임워크 소개 : Caffe, tensorflow, digits, cudnn
- DIGITS Image Classification 실습

2일차· Understanding & Practice CNN

- CNN 기초 개념 : ReLU, Dropout, weight 초기화, 앙상블, parameter update
- Convolutional Neural Network 의 구조
- CNN : Alexnet, lenet등
- DIGITS Object Detection (Mnist, cifar10) 실습

3일차

· Convolutional Neural Network

- Localization, Detection
- Image Segmentation CNN 실습
- Training Neural Network
- Deployment with TX2 실습


수강생 추천과정

페이스북트위터구글즐겨찾기이메일

확인