재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

• CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술을 이해할 수 있다.

• Object Localization & Landmark Detection 알고리즘을 이해하고 구현 코드를 이용할 수 있다.

• Object Detection 알고리즘의 이해하고 활용할 수 있다.

• Neural Style Transfer 알고리즘을 이해하고 구현 코드를 분석할 수 있다.

• Generative Models을 이해하고 활용할 수 있다.

일차	과목	내용
1일차	CNN 아키텍처와 핵심 기술의 이해 Object Localization & Landmark Detection	• CNN 아키텍처, CNN 핵심 기술 요소 CONV/POOL, CNN Visualization • Object Localization 알고리즘의 이해와 기능 구현 • Landmark Detection 알고리즘의 이해와 기능 구현
2일차	Object Detection 알고리즘의 이해와 활용 Neural Style Transfer	• Object Detection 알고리즘의 이해와 기능 구현 • Neural Style Transfer 개요와 기능 구현 • Content Cost Function과 Style Cost Function
3일차	Generative Models 이해와 활용 Face Recognition 알고리즘 이해와 활용	• Generative Models 개요, GAN 알고리즘의 이해와 기능 구현 • Face Recognition 개요, One Shot Learning • Siamese Network와 Triplet Loss

• AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅/감리/컨설팅 관련 자

• 딥러닝 이미지 처리 핵심 알고리즘을 파악하고 활용하고자 하는 자

• 딥러닝 활용 기술을 습득하고자 하는 자

• CNN, Object Localization & Detection, Neural Transfer, GAN, Face Recognition 알고리즘의 동작과 구현 방법을 알고자 하는 자

• Linux & Cloude 환경에서 진행함

• Anaconda3 ( Python, Spyder, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras 등)

• Google Colab, Jupyter Notebook