경진대회 모델 기반의 영상처리 딥러닝

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일수/시간 3일 / 21시간 (09:00~17:00) 강사 김정훈
과정매니저  강혜미(구로) (02-869-8200), 왕혜진(판교) (031-737-7900)
교육비 990,000원 (VAT포함)
선수과정 파이썬을 활용한 딥러닝 기본
후속과정 딥페이스 기반의 얼굴인식 솔루션 구축
실습장비 PC
정원 20명
전체 교육일정
교육일정 신청마감일 수강신청 교육장소
2020.03.23(월) ~ 2020.03.25(수) 2020.03.13(금) 신청하기 교육장소 구로교육센터
2020.06.29(월) ~ 2020.07.01(수) 2020.06.19(금) 신청하기 교육장소 구로교육센터
2020.08.31(월) ~ 2020.09.03(목) 2020.08.21(금) 신청하기 교육장소 구로교육센터
2020.10.05(월) ~ 2020.10.08(목) 2020.09.25(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
2020.12.14(월) ~ 2020.12.17(목) 2020.12.04(금) 신청하기 교육장소 판교교육센터 1차 (H스퀘어)
과정개요

이미지넷 경진대회에서 우승했던 모델을 분석하고 직접 구현하는 과정을 통해 수강생의 모델에 바로 적용할 수 있도록 수업합니다. 추가로 모델을 커스터마이징하는데 필요한 고수준 라이브러리와 이미지 증강, 전이 학습을 통해 짧은 시간 안에 모델을 최적화할 수 있는 다양한 기법들도 함께 수업합니다. 대부분의 수업은 실습 위주로 진행되기 때문에 반드기 기초 과정을 먼저 이수해야 합니다.

강사 : 김정훈
프로그래밍 전문서 6권 집필
네이버 카페/블로그 스마트폰 앱 개발
딥페이스 얼굴인식 프로젝트 진행
글루소프트(주) 대표
파이쿵 딥러닝 블로그 운영

강의과목 :
파이썬 데이터 분석, 엑셀 데이터 분석
영상 처리 딥러닝, 자연어 처리 딥러닝
딥페이스 얼굴인식 솔루션 구축

* 교육 1주일 전까지 신청 가능
* 본 과정은 7명 이하인 경우 폐강 될 수 있음
* 교재 및 중식 무료제공

교육목적

* 영상처리 딥러닝의 대표 알고리즘인 CNN의 동작 원리 이해
* 경진대회에서 우승했던 모델을 통해 스스로 만든 모델 커스터마이징 및 최적화
* 영상 탐지나 인식을 위한 기초 기술에 대한 이해 및 사전학습

교육대상

* 영상처리 딥러닝의 대표 알고리즘인 CNN의 동작 원리를 공부하는 분들
* 딥러닝 기초 이후에 어떤 것을 공부할지 모르는 분들
* 경진대회에서 우승했던 모델을 통해 내가 만든 모델을 최적화시키려고 하는분들
* 오토인코더나 GAN을 통해 CNN의 미래 알고리즘을 살펴보려는 분들
* 영상 탐지나 인식 등의 차기 과정의 수업을 듣고자 하는 분들

교육내용

구분

목차

세부목차

1일차

- CNN 기초

- 소프트맥스, 멀티레이어, CNN 알고리즘, LeNet5
- 붓꽃 데이터셋의 품종 분류
- MNIST 손글씨 데이터셋의 성능 향상을 통한 알고리즘 분석
- 페이스북 LeCun 교수의 첫 번째 모델 LeNet5 분석 및 구현

2일차

- 우승 모델1

- AlexNet, VGGNet, GoogleNet, 케라스, 이미지 증강
- 딥러닝의 연구를 촉발시킨 2012년 우승모델 AlexNet 분석 및 구현
- 옥스포드 대학교의 가장 단순했던 2014년 준우승 모델 VGGNet 분석 및 구현
- 구글에서 출품한 가장 복잡했던 2014년 우승 모델 GoogleNet 완전 해부

3일차

- 우승 모델 2

- Resnet, AutoEncoder, GAN, bottle-neck, Transfer Learning
- CNN의 정점을 찍은 Kaiming He의 2015년 우승 모델 ResNet 분석 및 구현
- 대표적인 두 가지 생성모델인 AutoEncoder와 GAN 알고리즘 구현
- 개와 고양이 분류에 전이 학습을 적용한 단시간 성능 최적화 모델 구현


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