CNN Best Model 활용과 Transfer Learning(무료)

교육일정

02월20일~ 02월21일
주간(15시간) 9시~18시
가산 W센터 1label.lectureRoom /정원 21label.person 강사 김수현 type.lecturestatus.finish
12월03일~ 12월04일
주간(15시간) 9시~18시
판교 10label.lectureRoom /정원 21label.person 강사 김수현 수강신청

label.lecture.goal

최근 전 세계 기업들의 가장 큰 관심분야 중의 하나가 빅데이터와 인공지능 영역으로 딥러닝에 대한 관심과 연구는 향후 기업과 기술의 방향성을 바꿀 수도 있는 이슈의 중심에 있음. 이에 따라 본 교육은 딥러닝 영역 중에서 CNN Best Model 활용과 Transfer Learning 분야의 핵심 기술과 구현 방법을 습득하고 이를 제품에 활용하는 방법들을 학습함으로써 인공지능 플랫폼 구축 및 인공지능 서비스 기획에 필요한 기술적인 통찰력을 습득하는데 목적이 있음.

label.lecture.content

CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술 이해
- CNN Visualization
- CNN 핵심 기술 요소 CONV/POOL
- CNN 아키텍처
CNN Best Model 아키텍처 분석과 활용
- Lenet5 및 AlexNet 모델 아키텍처
- VGG 모델 아키텍처
- GoogLenet(Inception) 모델 아키텍처
- ResNet 모델 아키텍처
Transfer Learning & Fine Tuning
- CNN Best 모델 활용 Transfer Learning 구현사례 분석
- CNN Best 모델 활용 Fine Tuning 실습
임베딩 시스템을 위한 Optimization Model
- Post Training Optimization 논문 분석
- MobileNet 아키텍처 분석

label.lecture.target

수강 대상
- AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅 감리/컨설팅 관련 자
- 딥러닝 활용 기술을 습득하고자 하는 자

신청 자격
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 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.


패널티 안내


선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.

- 신청 후 개인사정에 의해 교육 당일 사전 연락없이 결석 시.
- 신청 후 개강 3일 이내에 수강 취소한 경우.
- 강좌 미수료 시.
- 교육담당자에게 별도 전달 없이 20분 이상 자리를 이탈하는 경우

패널티를 3회 이상 부여받은 수강생은 3개월 간 수강제한 처리됩니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 개인 포함 재직 중이신 회사의 모든 임직원은 3개월 수강제한을 받습니다.

label.course.center

[판교 교육장] 031-606-9337, [가산 교육장] 02-6278-9352

label.course.relation

선수과정

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CNN Best Model 활용과 Transfer Learning(무료)

후수 과정

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