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딥러닝 영상인식

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교육목표

• 딥러닝에세 제공하는 다양한 영상처리 알고리즘에 대해 학습한다.

• CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘의 다양한 활용 및 성능 향상 기법에 대해 학습한다.

• 영상처리에 사용할 수 있는 수준의 데이터 전처리에 대해 알아 본다.

교육내용

 

일차과목내용
1일차영상인식 개요

영상인식의 개념을 정리하고, 알고리즘에 필요한 기본 코드를 학습한다.

- 영상인식 개요, 이미지 분류, AutoEncoder 

2일차딥러닝 알고리즘

영상인식의 중추를 구성하는 핵심 알고리즘들에 대해 학습한다.

- R-CNN, Faster R-CNN, FCN. NIC 

3일차프로젝트 분석

다양한 오픈소스화된 프로젝트 분석을 통해 실전 기법을 학습한다.

- 의료영상 분석, Semantic Image Segmentation, Brain Tumor Segmentation, GAN 


 

교육대상

• 영상처리 분야 개발자
• 영상처리에 대해 안정된 결과를 얻고자 하는 개발자
• 머신러닝의 새로운 가능성을 탐색하려는 개발자

특이점

• 협업에 바로 적용할 수 있도록 70%이상의 실습 위주의 교육진행
• 모든 내용을 다루는 것이 아니라, 실무에 필요한 내용 위주의 선별식 교육진행

수/강/후/기