재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육
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딥러닝 Best Model 활용과 Transfer Learning 구현

딥러닝 Best Model 활용과 Transfer Learning 구현
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#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