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딥러닝 Best Model 활용과 Transfer Learning 구현

딥러닝 Best Model 활용과 Transfer Learning 구현
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2024년 11월 18일(월) ~ 11월 20일(수)
  • 주간
  • 09:00~18:00
NCIA양재교육장(대면) 신청

#인공지능 #딥러닝 #CNN #아키텍처 #TensorFlow #Transfer Learning #Fine Tuning #Optimization Model 

교육목표

▶ 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.

교육내용

 

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

 ​ ​  

교육대상

▶ 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

특이점

▶ 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. 

수/강/후/기