재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육
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평일 09:00~18:00

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딥러닝 이미지 처리 핵심 알고리즘 분석과 활용

딥러닝 이미지 처리 핵심 알고리즘 분석과 활용
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2022년 03월 31일(목) ~ 04월 02일(토) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 온라인교육(ZOOM) 마감
2 2022년 09월 05일(월) ~ 09월 07일(수) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 온라인교육(ZOOM) 마감

교육목표

 

•CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술을 이해하고 이를 활용할 수 있다.
•Object Localization & Landmark Detection 및 Face Recognition 알고리즘을 이해하고 라이브러리를 이용한 응용 코드를 구현할 수 있다.
•Object Detection 알고리즘의 동작 원리를 이해하고 구현 코드를 활용할 수 있다.
•Object Segmentation 알고리즘의 원리를 이해하고 구현 코드를 이용할 수 있다.

 

교육내용

 

1일차

1.CNN 아키텍처와 핵심 기술의 이해

 - CNN(Convolutional Nueral Network) 아키텍처 / - CNN 핵심 기술 요소 CONV/POOL

2.Object Localization & Landmark Detection

 - Object Detection 개요 / - Object Localization & Landmark Detection

 - Face Recognition 라이브러리 활용

2일차

3.Object Detection 알고리즘의 이해와 활용

 - 2-Stage Object Detector 알고리즘의 이해 / OverFeat, R-CNN, Fast R-CNN, Fater R-CNN

 - 1-Stage Object Detector 알고리즘의 이해 / YOLO, YOLO v2 (YOLO 9000), YOLO v3, SSD

 - Object Detection 모델 구현 코드 활용

3일차

4. Object Segmentation 알고리즘의 이해와 활용

 - Object Segmentation 개요

 - Mask R-CNN 구조 및 알고리즘의 동작 원리 이해

 - Mask R-CNN Object Segmentation 모델 구현 코드 활용

 

교육대상

 

•AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅/감리/컨설팅 관련 자 중 알고리즘을 이해하고 싶은자
•딥러닝 이미지 처리 핵심 알고리즘을 파악하고 활용하고자 하는 자
•딥러닝 활용 기술을 습득하고자 하는 자
•CNN, Object Localization & Face Recognition, Object Detection & Segmentation 알고리즘의 동작과 구현 방법을 알고자 하는 자
•수강조건 : 머신러닝/딥러닝 입문 과정, 인공지능 파이썬 프로그래밍, 딥러닝 Best Model 활용과 Transfer Learning 구현

 

특이점

 

•이미지 처리 분야의 핵심 알고리즘인 CNN, Object Localization & Landmark Detection, Face Recognition, Object Detection, Object Segmentation 알고리즘의 핵심 기능을 파악하고 이들 알고리즘을 구현하는 코드를 분석하고 수정해 봄으로써 AI 관련 프로젝트에 적용할 수 있는 활용 기술을 습득함을 목적으로 구성함.
•이미지 처리 분야에서 성능 좋은 Object Detection & Segentation 모델의 pre-trained 파라미터들의 활용 방법들을 제시하여 실무에 직접적으로 활용 가능한 내용들로 구성함.

 

수/강/후/기