훈련일정 09월09일~ 09월10일
교육시간 주간(15시간) 9시~18시
훈련일수 2일
총훈련시간 15 시간
강사 김수현
강의장 가산
강의실번호 7강의실
주제명 인공지능(AI)
정원 20명

교육목표

본 과정은 이미지 인식 분야를 중심으로 한 딥러닝 핵심 기술 요소를 학습하고 딥러닝의 핵심 요소인 데이터 전처리, 파라미터 초기화, 활성화 함수, 손실함수, 정규화, 오차역전파 및 최적화 알고리즘을 실무 적용하는 과정임.

교육대상

수강 대상 
- AI 제품 및 서비스 개발자, 기획자, 컨설턴트, 기술지원자 
- 딥 러닝의 핵심 기술요소와 구현 방법에 관심이 있는 자 

신청 자격 
협약기업 재직자(고용보험 납부) 재직자 지원가능 

- 교육신청은 대기상태로 협회의 교육 승인 후 수강이 가능합니다. 
- 교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있으니 이 점 참고하시기 바랍니다. 
- 개강안내 메일 및 문자는 교육 승인되신 분들에 한하여 개강 일주일 전에 발송됩니다. 
- 과정별 모집인원에 따라 변동 및 폐강 될 수 있으며, 이는 개강 일주일 전에 확정됩니다. 
     

교육내용

컴퓨터 비전의 역사와 이미지 분류 절차
- 컴퓨터 비전의 역사
- 이미지 분류 절차
손실함수와 최적화 알고리즘
- 주요 손실함수 알고리즘의 이해와 구현
- 주요 최적화 알고리즘의 이해와 구현
오차 역전파의 이해와 구현
- 계산 그래프와 연쇄 법칙 (Chain Rule)
- 역전파 (Back Propagation)
- Network Layer 구현
- 오차역전파법을 적용한 신경망 구현
CNN 기본 아키텍처
- CNN Layer Architecture
- CNN 모델 만들기 실습
신경망 학습의 핵심 요소
- 데이터 전처리 (Data Preprocessing)
- Wight 초기화
- 활성화함수(Activation Functions)
- Normalization & Regularization
- 최적화 (Optimization)
CNN 아키텍처 모델 분석과 활용
- CNN 주요 아키텍처 모델 분석
- CNN 아키텍처 모델 분석과 활용