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딥러닝 Best Model 활용 및 Tensorflow 최신 기술

딥러닝 Best Model 활용 및 Tensorflow 최신 기술
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1 2021년 04월 29일(목) ~ 05월 01일(토)
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교육목표

 

CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술을 습득하며, CNN Best Model 아키텍처의 주요 특징을 파악하고 이들 모델의 활용 사례를 학습한다.
Transfer Learning & Fine Tuning 기법을 이해하여 코드를 구현하고 활용할 수 있다.
임베딩 시스템을 위한 Optimization Model을 분석한다.
TensorFlow2.0, TensorFlow.js TensorFlow Hub와 같은 Tensorflow 최신 기술과 활용법을 습득한다.

 

교육내용

 

1일차

CNN 기본 아키텍처와

핵심 기술 이해

컴퓨터 비전의 역사 (History of Computer Vision)
CNN(Convolutional Nueral Network) 아키텍처
CNN 핵심 기술 요소 – CONV/POOL
CNN 모델 만들기 실습, CNN Visualization

CNN Best Model

아키텍처 분석

Lenet5 AlexNet 모델 아키텍처, VGG 모델 아키텍처
GoogLenet(Inception) 모델 아키텍처, ResNet 모델 아키텍처

2일차

Transfer Learning

& Fine Tuning

Transfer Learning 개요
CNN Best 모델 활용 Transfer Learning 구현 실습

   -소규모 데이터 셋에서 처음부터 CNN 모델 구축하기

   -사전 훈련된 CNN 모델에 Transfer Learning 적용하기

   -사전 훈련된 CNN 모델에 Fine Tuning 적용하기

3일차

임베딩 시스템을 위한 Optimization Model 분석

MobileNet 아키텍처 분석
Post Training Optimization 논문 분석

TensorFlow 2.0 Overview

Tensorflow 2.0 주요 특징과 변화
TensorFlow 2.0 사용 실습

Google's Useful Tools

TensorFlow.js, SeedBank (AI Hub), TensorFlow Hub, TensorFlow Light

 

교육대상

 

AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅/감리/컨설팅 관련 자
딥러닝 베스트 모델의 아키텍처를 분석하고 활용하고자 하는 자, 딥러닝 활용 기술을 습득하고자 하는 자
Tensorflow의 최신 기술 및 활용 방법을 알고자 하는 자

 

특이점

 

Windows 10 OS 기반 진행, Anaconda3 ( Python, Spyder, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras ) 사용
Google Colab Cloud 사용, Jupyter Notebook 사용

 

수/강/후/기