재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

∙ 딥러닝 기반 이미지 생성 모델의 개념을 이해하고 구현할 수 있다.

∙ 변이형 오토인코더의 개념을 이해하고 구현할 수 있다.

∙ 생성적 적대 신경망의 개념을 이해하고 구현할 수 있다.

∙ 딥러닝 기반 확산 모델의 개념을 이해하고 구현할 수 있다.

교시	시간	1일차	2일차
1교시	10:00∼10:50	[인공지능 모델 목표 설정하기] - 딥러닝 기반 생성 모델의 개요 및 적용사례	[인공지능 모델 목표 설정하기] - 생성적 적대 신경망(GAN)
2교시	11:00∼11:50	[인공지능 모델 요구사항 정의하기] - 나이브베이즈를 이용한 생성모델의 문제점	- 생성적 적대 신경망(GAN)
점심 시간	12:00∼12:50
3교시	13:00∼13:50	- 신경망의 히든공간 분석	[인공지능 후보 모델 도출하기] - DCGAN
4교시	14:00∼14:50	[인공지능 후보 모델 도출하기] - 오토인코더(AE)	- WGAN, WGAN-GP
5교시	15:00∼15:50	- 오토인코더(AE)	- 조건부 GAN
6교시	16:00∼16:50	- 변이형 오토 인코더(VAE)	- 확산 모델
7교시	17:00~ 17:50	- 변이형 오토 인코더(VAE)	- 잡음 제거 확산 모델

∙ 최근 몇 년 동안 AI분야에서 큰 발전을 보인 기술 중 하나인

생성적 적대 신경망(GAN)의 개념과 원리 사용방법, 실습을 진행하도록 구성