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딥러닝 Best Model 활용과 Transfer Learning 구현

딥러닝 Best Model 활용과 Transfer Learning 구현
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1 2022년 03월 28일(월) ~ 03월 30일(수) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
온라인교육(zoom) 마감
2 2022년 08월 08일(월) ~ 08월 10일(수) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
온라인교육(zoom) 마감

교육목표

 

CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술을 이해할 수 있다.
CNN Best Model 아키텍처의 주요 특징을 파악하고 이들 모델의 활용 사례를 학습한다.
임베딩 시스템을 위한 Optimization Model을 분석한다.
Transfer Learning & Fine Tuning 기법을 이해할 수 있다.
Best Model을 이용한 Transfer Learning & Fine Tuning 을 구현할 수 있다.

 

교육내용

 

1일차

1. CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술 이해

 - CNN(Convolutional Nueral Network) 아키텍처

 - CNN 핵심 기술 요소 – CONV/POOL

 - CNN 모델 만들기 실습 & CNN Visualization

2. TensorFlow 2.x Overview

 - Tensorflow 2.x 주요 특징과 변화

 - TensorFlow 2.x 주요 기능 사용 실습

2일차

3. CNN Best Model 아키텍처 분석과 활용

 - AlexNet & VGG 모델 아키텍처 분석과 활용

 - GoogLenet(Inception) & ResNet & SENet 모델 아키텍처 분석과 활용

4. 임베딩 시스템을 위한 Optimization Model 분석과 활용

 - MobileNet 아키텍처 분석 & 활용

 - Post Training Optimization 기술 이해

3일차

5. Transfer Learning & Fine Tuning

 - Transfer Learning 개요

 - CNN Best 모델 활용 Transfer Learning 구현 실습

 - 자연어/시계열 딥러닝 Best 모델 활용 Transfer Learning 동향

 

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
Transfer Learning & Fine Tuning 방법을 이해하고 구현하고자 하는 자

 

특이점

 

CNN Best Model들의 아키텍처와 핵심 기능을 파악하고 이들 모델을 실전에 활용하는 사례를 분석함
사전 학습된 딥러닝 베스트 모델에 Transfer Learning 기법을 적용하여 응용 시스템 구현을 빠르게 시작할 수 있게 하고, Fine Tuning을 적용하여 응용 시스템의 성능을 향상시키는 방법론을 구체적으로 실습할 수 있도록 구성함.
구글 Tensorflow 2.x의 주요 기술을 파악하고 그 기술들을 활용하는 방법들을 제시함.

 

수/강/후/기