AI 전문 인력 양성 교육 교육명 : Embedded Deep Learning (CNN을 이용한 영상인식) 본 과정은 대구창조경제혁신센터 주관 하에 AI전문 인력 양성 교육을 수행함으로써 딥러닝 개발 전문 인력 양성 및 지역 AI 생태계를 선도하기 위해 개설되었습니다. 딥러닝은 영상인식, 자연어처리, 음성인식, 알파고 등 다양한 곳에 쓰이는 기술입니다. 본 과정은 머신러닝의 한 종류인 딥러닝을 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝, Convolutional Neural Network순으로 학습합니다. 그리고 임베디드 딥러닝 환경으로 가장 많이 사용하는 NVIDIA Jetson TX1 보드에서 Convolutional Neural Network를 실습하고, Convolutional Neural Network과 OpenCV을 결합하여서 영상인식에 딥러닝을 적용해 보는 과정입니다. 교육명 : Embedded Deep Learning (CNN을 이용한 영상인식) 일시 : 2017년 08월 22일 ~ 08월 24일 장소 : 대구창조경제혁신센터 F동 1층 교육장 대상 : 딥러닝 기초 지식 보유자(적합한 대상 선발을 위해 설문 진행 예정) 강사 : 김동규 교육비 : 교육비 무료, 교재 및 다과 제공 문의 : MDS테크놀로지 오종경 사원(jongkyung.oh@mdstec.com, 031-737-7903)
하단의 교육 신청 방법은 확인 불가 과정 특징 - 교육 신청 방법 - 과정 요약 머신러닝의 한 종류인 딥러닝을 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝, Convolutional Neural Network 순으로 학습. NVIDIA Jetson TX1보드에서 Convolutional Neural Network 실습 및 CNN과 OpenCV결합으로 영상인식에 딥러닝을 적용 교육 기간 - 훈련 시간 : 연 1회 3일(24시간) 과정 - 훈련 장소 : 대구창조경제혁신센터 F동 1층 교육장 - 정 원 : 20명/회당 활용 장비 NVIDIA Jetson TX1보드, DIGITS 기반 학습 시스템, caffe or tensorflow 세부 과목명 지 도 내 용 시간 Machine Learning & Neural Network 머신러닝의 개요 : Linear, Logistic, Softmax Regression 인공신경망의 개요 딥러닝 프레임워크 소개 : Caffe, digits, cudnn, tensorRT 머신러닝 및 인공 신경망 실습 1일차 Deep Learning & Convolutional Neural Network 딥러닝 개요 : ReLU, Dropout, weight 초기화, 앙상블, parameter update Convolutional Neural Network의 개요 및 구조 CNN : Alexnet, lenet 등 딥러닝 & CNN실습(Mnist, cifar10, 실습) 2일차 Convolutional Neural Network 2 googlenet, resnet CNN in Practice(fine-tuning, transfer learning 1x1 filter) Localization & Detection Segmentation Localization, Detection, segmentation CNN 실습 Deploy 실습(gstreamer, openCV) 3일차 과정 특징 인공 신경망의 딥러닝 학습 및 이해 증진 임베디드 환경에서 딥러닝 개발 능력 배양 하단의 교육 신청 방법은 확인 불가 - 교육 신청 방법 - 홈페이지 : mdsacademy.co.kr 접속 → 교육과정 → AI 아카데미 → [대구]Embedded Deep Learning(CNN을 이용한 영상인식) → 수강신청