Deep Vision : 딥러닝으로 시작하는 내 이미지 분석

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  • 과정번호MF10000008
  • 교육시간5일 / 35시간
  • LEVEL200
  • 수강료0원

교육모집정보

교육기간(시작일~종료일) 수업시간 환급여부 수강료 환급금액우선대상(대기업) 신청하기
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교육개요

· 이미지 데이터에 관련된 딥러닝의 전반적인 기술을 익힙니다.

· 이미지 분류, 압축, 복원, 설명붙이기, 위치 탐지 등의 기술의 아이디어를 익히고 실습해봅니다. 

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교육대상

· 딥러닝을 이용한 이미지 처리를 익히고 싶은 모든 사람 

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특이사항

[선수 지식]

· 기본적인 파이썬의 문법에 익숙해야 합니다.

· TensorFlow로 Logisitc Regression 까지는 구현해봤어야 합니다.



[기대효과]

· 실제 자기가 수집한 이미지로도 실습을 합니다. 내 관심사에 딥러닝이 어떻게 적용될지를 가늠해볼 수 있습니다.

· 딥러닝의 원리를 눈으로 보며 이해할 수 있습니다. 핵심이 되는 이론들을 직관적으로 이해할 수 있습니다.

· 기초적인 Keras 사용법을 익히게 됩니다. 정교한 모델링을 위한 TensorFlow등의 라이브러리에도 빠르게 적응할 수 있게 됩니다.

· Convolutional Neural Network의 핵심을 직관적으로 이해할 수 있게 됩니다.

· 이미지에 관련된 딥러닝의 기술들만 집중하여 익힐 수 있습니다.

· 데이터가 조금 부족해도, 범용적인 모델을 이용해 분석할 수 있는 Transfer-Learning을 익힙니다.

· 비슷한 이미지를 찾아내거나, 이미지를 복원하는 기술들의 아이디어를 익힙니다.

· Object Detection 등의 기술을 실제 자기가 수집한 데이터를 가지고 실습해봅니다.



파이썬/ML을 모를 경우 강의 기간이 1일 늘어납니다. 

커리큘럼

  • 1

    Day

  • Module 1 : Google Colaboratory

     · Google Colaboratory 사용법



    Module 2 : TensorFlow review & Hello Keras!

     · Artificial Neural Network on Fashion MNIST

     · TensorFlow ver.

     · Keras ver.

     · Autokeras 맛보기 

  • 2

    Day

  • Module 3 : Convolutional Neural Networks

     · CNN I : 직관적으로 이해하기

     · CNN II : CNN의 아이디어와 Keras code 1:1 연결하기

     · CNN III : Fashion MNIST, CIFAR-10 data 실습!

     · CNN IV : Alexnet, Vgg, Inception V3, resnet 구경해보기

  • 3

    Day

  • Module 4 : 만들어진 모델 가져다가 고쳐쓰기

     · Transfer Learning & Fine-tuning : 내 이미지로 해보고 싶은데, 이미지가 얼마 없을 때.

    

    

    Module 5 : AutoEncoder 101

     · from PCA to Autoencoder

     · AE I : PCA-Autoencoder

     · AE II : Convolutional Autoencoder

     · AE III : 이미지복원-Denoising AutoEncoder

     · AE IV : 비슷한 이미지 찾기

     ·​ AE V : 이미지 평균내기! 


  • 4

    Day

  • Module 6 : (Option.1) 이미지에 설명문 붙이기!

     · Image Captioning

     · RNN Basics

     · Covolutional Encoder

     · LSTM Decoder

     ·​ 모델에 내가 찾은 이미지로 실습! 

     

     

    Module 7 : (Option.2) Generative Adversarial Networks

     · AutoEncoder Review

     · GAN overview

     · semi-supervised learning

     · (+Optional)Style Transfer


  • 5

    Day

  • Module 8 : 나만의 데이터로 해보는 Object Detection

     · Object Detection 개념 및 절차

     ·  Tensorflow Object Detection API 살펴보기

     · 자신만의 데이터셋 만들기

     · 모델 선택 / 학습

     · 결과 확인하기