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
아래 일정 기입된 부분 두 번 클릭 시 수강신청 사이트로 이동
14 more properties
