교육문의

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평일 09:00~18:00

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  2. 교육일정 및 신청

교육일정 및 신청

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딥러닝 기반 객체탐지 및 고성능 비전 프레임워크 활용

딥러닝 기반 객체탐지 및 고성능 비전 프레임워크 활용
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2024년 04월 08일(월) ~ 04월 11일(목) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
NCIA양재교육장(대면) 마감
2 2024년 10월 14일(월) ~ 10월 16일(수)
  • 주간
  • 09:00~18:00
NCIA양재교육장(대면) 신청

#CNN #Bounding box #IOU #Masking #FCN #segmetation #data auamentation #labelme 

교육목표

▶ 이미지 데이터에서 객체탐지를 위한 딥러닝 모델을 설계할 수 있다.

▶ 객체탐지 모델을 학습하고 모델의 성능을 평가할 수 있다.

▶ 이미지 데이터에서 영역분할을 위한 딥러닝 모델을 설계할 수 있다.

▶ 영역분할 모델을 학습하고 모델의 성능을 평가할 수 있다.

교육내용

 

1일차

객체탐지 인공지능 모델

기본 설계하기 

실습환경 구축

이미지 라벨링과 검증 방법

인공지능 모델 학습기등의 구현

2일차

객체탐지 긴공지능 모델

통합 설계하기  

객체 탐지 모델을 이용한 추론결과 시각화 기능의 설계

객체 탐지 모델의 평가 결과 시각화

최적의 객체탐지 모델 선정

3일차

영역분할 인공지능 모델

기본 설계하기 

영역분할을 위한 이미지 라벨링과 검증 방법

영역분할 모델을 이요한 추론결과 시각화 기능의 설계

최적의 영역분할 모델 선정

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교육대상

▶ 파이썬을 활용하여 이미지 분석 기법을 활용하려는 개발자

▶ 훈련대상: 개발경험 5년 이상 또는 파이썬 프로그래밍/합성곱 신경망에 대한 이해

 

★ 선수지식 : 파이썬 프로그래밍, 파이썬을 활용한 머신러닝 알고리즘 구현 

특이점

▶ 파이썬을 활용하여 이미지 분석 기법을 활용하려는 개발자, 

    개발경험 5년 이상 또는 파이썬 프로그래밍/합성곱 신경망에 대한 이해가 있는 개발자를 대상으로 

    객체탐지 신경망의 소개와 EfficientDet 신경망을 가지고 설계/학습/평가 할 수 있도록 구성

▶ 영역분할 신경망 소개와 U-Net 신경망의 설계/학습/평가 할 수 있도록 구성

 

수/강/후/기