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교육일정 및 신청

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딥러닝 영상인식

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차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2018년 02월 26일(월) ~ 02월 28일(수) 종료
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NCIA양재교육장 마감
2 2018년 04월 12일(목) ~ 04월 14일(토) 종료
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NCIA양재교육장 마감
3 2018년 06월 25일(월) ~ 06월 27일(수) 종료
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NCIA양재교육장 마감
4 2018년 07월 26일(목) ~ 07월 28일(토)
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5 2018년 09월 13일(목) ~ 09월 15일(토) 마감
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NCIA양재교육장 마감
6 2018년 12월 17일(월) ~ 12월 19일(수)
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NCIA양재교육장 대기 신청

교육목표

• CNN 핵심 알고리즘에 대해 이해한다.

• 논문이나 오픈소스에서 제공하는 소스코드를 분석하고 접목할 수 있다.

• 회사가 소유하고 있는 데이터셋을 CNN 모델에 접목시켜 결과를 볼 수 있다.

• ImageNet 경진대회에서 우승한 모델에 대해 이해한다.

교육내용

• CNN을 구성하는 핵심 알고리즘에 대해 학습한다.

• ImageNet 경진대회 우승 모델을 분석하고 구현한다.

• CNN 모델을 개발할 수 있는 다양한 API에 대해 학습한다. 

• 사전 학습된 우승 모델을 통해 개인이 소장하고 있는 이미지셋에 적용한다.

 

일차과목내용
1일차딥러닝 개요

딥러닝에 대해 기본 지식을 점검하고 개발 환경을 설정한다.

- 개발 환경 구축

- 딥러닝 핵심 알고리즘 

- 소프트맥스, 멀티레이어

 CNN 입문 CNN을 구성하는 기본 코드를 구현하고 원리에 대해 학습한다.

- Convolution Neural Network 개요

- CNN 기본 코드 구현 및 분석

- cifar10 모델과 CNN 연동

2일차

ImageNet 초기 모델

ImageNet 경진대회 우승 모델 중에서 초기 모델을 분석한다.

- LeNet5 구현 및 분석

- AlexNet 구현 및 분석

모델에 구현된 핵심 알고리즘 분석

tf.layers

tf.layers 모듈을 사용해서 초기 모델을 직접 구현해 본다.

- tf.layers에서 제공하는 고수준 API 학습

- tf.layers로 구현하는 LeNet5, AlexNet 모델 

- floydhub 클라우드 서비스 
3일차

Pre-Trained 모델

미리 학습시켜 놓은 모델을 사용해서 커스텀 이미지셋을 평가한다.

- tf-slim 개요

- Pre-Trained 모델 적용

- Pre-Trained 모델과 커스텀 이미지셋 연동 

 ImageNet 최신 모델

ImageNet 경진대회 우승 모델 중에서 최신 모델을 분석한다.

- GoogLeNet, ResNet 분석

- tflearn API를 적용한 모델 구현

- Image Aumentation 


 

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

  • 이론과 실습이 잘 조화롭게 진행되어 딥러닝을 잘 이해할 수 있었음
    2018.04.12 ~ 2018.04.14김*만
  • 재미있는 강의였습니다. 감사합니다.
    2018.04.12 ~ 2018.04.14박*환
  • 교육이 너무 좋았습니다.
    2018.04.12 ~ 2018.04.14박*현
  • 경험에서 나온 훌륭한 강의 잘 들었습니다.
    2018.04.12 ~ 2018.04.14이*수
  • 3일이란 짧은 시간에 교육목표를 달성하도록 구성이 잘 되었고, 강사진의 전달력도 좋은 것 같습니다.
    2018.04.12 ~ 2018.04.14황*우
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