평일 09:00~18:00
(토,일,공휴일 휴무)
차수 | 교육기간 | 시간 | 교육장소 | 신청하기 |
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1 | 2024년 04월 08일(월) ~ 04월 11일(목) 종료 |
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NCIA양재교육장(대면) | 마감 |
2 | 2024년 10월 14일(월) ~ 10월 16일(수) |
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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