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PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (활용) Part.2
담당강사 : 김동희
| 강의구성 | 총 14강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
56,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
- |
| 담당강사 |
김동희 강사
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| 강의구성 | 총 14강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
56,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
- |
| 담당강사 |
김동희 강사
|
- 과정소개
-
? 본 과정에서는 논문 이론을 바탕으로 딥러닝을 배우고 실습을 수행한다.
? 인공지능 학문에서 다루는 내용을 위주로 진행하고, 간단한 실습을 통해 결과를 확인한다.
? 컴퓨터 비전에서 다루는 이미지 분류, 객체 탐지 등의 Task를 해결 할 수 있다.
- 학습목표
-
? Pytorch를 통해 비전 Task를 해결 할 수 있다.
? 이미지분류, 사물탐지, Segmentation 등의 Task를 수행하는 인공지능 모델을 구성하고 학습 할 수 있다.
? 기존에 학습된 모델을 호출하여 재학습 할 수 있다.
- 교육대상
-
? PyTorch로 딥러닝 제대로 배우기 기초편 및 중급편 수강자
? 또는 PyTorch와 딥러닝에 기초 지식이 있는 사람
? Python에 대한 기본 지식이 있는 사람
차시별 학습목표
- 01. 1. Inception 모델의 개발 목적에 대해 배운다. 2. Inception 모델의 동작 원리에 대해 배운다.
- 02. 1. Inception 모델을 호출 할 수 있다. 2. ImageNet sample을 활용하여 Inception 모델을 활용 할 수 있다.
- 03. 1. ResNet 모델의 개발 목적에 대해 배운다. 2. ResNet 모델의 동작 원리에 대해 배운다.
- 04. 1. ResNet 모델을 호출 할 수 있다. 2. ImageNet sample을 활용하여 ResNet 모델을 활용 할 수 있다.
- 05. 1. Object detection에 대해 배운다 2. R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN에 대해 배운다.
- 06. 1. Faster R-CNN 모델을 호출 할 수 있다. 2. Faster R-CNN을 통해서 Object detection을 할 수 있다.
- 07. 1. Object detection에 대해 배운다 2. SSD에 대해 배운다.
- 08. 1. SSD 모델을 호출 할 수 있다. 2. SSD를 통해서 Object detection을 할 수 있다.
- 09. 1. Segmentation에 대한 기초를 학습한다. 2. FCN의 특징과 장점 및 단점에 대해 학습한다.
- 10. 1. FCN 모델을 호출 할 수 있다. 2. FCN를 통해서 Segmentation을 할 수 있다.
- 11. 1. Segmentation에 대한 기초를 학습한다. 2. Mask R-CNN의 특징과 장점 및 단점에 대해 학습한다.
- 12. 1. Mask R-CNN 모델을 호출 할 수 있다. 2. Mask R-CNN를 통해서 Segmentation을 할 수 있다.
- 13. 1. GAN의 원리에 대해 학습 할 수 있다. 2. DCGAN을 배울 수 있다.
- 14. 1. DCGAN 모델을 학습 할 수 있다. 2. DCGAN 모델을 평가 할 수 있다.
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.
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아이티고 강좌질문 모음
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- 강좌 리스트
- 01. part 8-1 Inception (GoogleNet) [33:59]
- 02. part 8-2 Inception (GoogleNet) 실습 [11:11]
- 03. part 9-1 ResNet [21:44]
- 04. part 9-1 ResNet 실습 [23:24]
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- 06. part 10-2 Object detection-Two stage detection 실습 [24:35]
- 07. part 11-1 Object detection-One stage detection [24:14]
- 08. part 11-2 Object detection-One stage detection 실습 [17:50]
- 09. part 12-1 Segmentation-Semantic Segmentation [13:05]
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