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딥러닝 이미지 처리 핵심 모델의 이해와 응용

주제
머신러닝/딥러닝
강사명
김수현
교육목표
CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술을 이해하고 이를 활용할 수 있다. Object Localization & Landmark Detection 및 Face Recognition 알고리즘을 이해하고 라이브러리를 이용한 응용 코드를 구현할 수 있다. Object Detection 알고리즘의 동작 원리를 이해하고 구현 코드를 활용할 수 있다. Object Segmentation 알고리즘의 원리를 이해하고 구현 코드를 이용할 수 있다.
교육시간
3일 21시간
커리큘럼
가. CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술 이해 - 실습 환경 구축하기 - CNN 아키텍처 이해하기 - CNN 핵심 기술 요소 CONV/POOL 레이어 동작이해와 구현하기 나. CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술 이해 - 실습 환경 구축하기 - CNN 아키텍처 이해하기 - CNN 핵심 기술 요소 CONV/POOL 레이어 동작이해와 구현하기 다. 2-Stage Object Detector 알고리즘의 이해와 활용 - Object Detection 이해하기 - R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 구조와 알고리즘 이해하기 - R-CNN 계열 알고리즘 구현 코드 이해와 이용하기 라. 1-Stage Object Detector 알고리즘의 이해와 활용 - YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, SSD 구조와 알고리즘 이해하기 - YOLO, SSD 계열 알고리즘 구현 코드 이해와 이용하기 마. Object Segmentation 알고리즘의 이해와 활용 - Object Segmentation 이해하기 - Mask R-CNN 구조 및 알고리즘의 동작 원리 이해하기 - Mask R-CNN Object Segmentation 응용 코드 분석 및 실행하기
수강신청 방법
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