평일 09:00~18:00
(토,일,공휴일 휴무)
차수 | 교육기간 | 시간 | 교육장소 | 신청하기 |
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1 | 2018년 02월 26일(월) ~ 02월 28일(수) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
2 | 2018년 04월 12일(목) ~ 04월 14일(토) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
3 | 2018년 06월 25일(월) ~ 06월 27일(수) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
4 | 2018년 07월 26일(목) ~ 07월 28일(토) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
5 | 2018년 09월 13일(목) ~ 09월 15일(토) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
6 | 2018년 12월 17일(월) ~ 12월 19일(수) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
• 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.
• 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.
일차 | 과목 | 내용 | ||
1일차 | 딥러닝 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 | |||
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 |