평일 09:00~18:00
(토,일,공휴일 휴무)
차수 | 교육기간 | 시간 | 교육장소 | 신청하기 |
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1 | 2024년 11월 18일(월) ~ 11월 20일(수) |
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NCIA양재교육장(대면) | 신청 |
#인공지능 #딥러닝 #CNN #아키텍처 #TensorFlow #Transfer Learning #Fine Tuning #Optimization Model
▶ CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술을 이해할 수 있다.
▶ CNN Best Models 아키텍처의 주요 특징을 파악하고 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.
1일차 | CNN 기본 아키텍처 | - CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술 이해 - TensorFlow 2.x Overview - TensorFlow 2.x 주요 특징과 변화 - TensorFlow 2.x 주요 기능 사용 실습 | ||
2일차 | CNN Best Model 아키텍처 | - CNN Best Model 아키텍처 분석과 활용 - 임베딩 시스템을 위한 Optimization Model 분석 | ||
3일차 | Transfer Learning & Fine Tuning | - Transfer Learning 개요 - CNN 모델 구축 - 구축한 CNN 모델의 성능 개선 - Transfer Learning 적용 - Transfer Learning 모델의 성능 개선 - Fine Tuning 적용 - Fine Tuning 모델의 성능 개선 - 모델 성능 비교 및 평가 |
▶ 인공지능 학습 모델 개발자 직무 1년 이상
▶ 인공지능 플랫폼 개발자 직무 2년 이상
▶ 데이터 모델러 2년 이상
▶ 머신러닝/딥러닝 구현 기본 지식
▶ 인공지능 파이썬 프로그래밍
★ 선수지식 : 머신러닝/딥러닝 구현 기본 지식, 인공지능 파이썬 프로그래밍
▶ 성능이 입증된 좋은 성능의 딥러닝 베스트 모델 아키텍처를 분석하고
이들 모델에서 사용한 기술적인 방법론을 이해해서
좋은 성능의 인공지능 학습모델 구현실무에 적용할 수 있는 역량을 배양하도록 구성
▶ 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.