재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

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

▶ 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.

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

▶ 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

▶ 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