Fundamentals of Deep Learning
(딥러닝의 기초)
교육시간
1일 8시간
언어
한국어, 영어
기술
Tensorflow, Keras, pandas, NumPy
이미지
교육목적
  • 전 세계의 비즈니스에서는 인공지능을 활용하여 가장 중대한 문제를 해결하고 있습니다. 헬스케어 전문가는 AI를 사용해 환자의 상태를 더 정확하고 빠르게 진단할 수 있으며, 소매 비즈니스에서는 AI를 사용해 맞춤형 고객 쇼핑 경험을 제공합니다. 자동차 제조업체는 AI를 활용해 개인 자동차, 공유 모빌리티, 배송 서비스의 안전성과 효율성을 개선합니다.
  • 딥 러닝은 개체 감지, 음성 인식, 언어 번역 등의 작업에 높은 수준의 정확도를 제공할 수 있도록 다중 계층 인공 뉴럴 네트워크를 사용하는 강력한 AI 접근법입니다. 컴퓨터는 딥 러닝을 사용하여 전문가가 작성한 소프트웨어에서 너무 복잡하거나 미묘하다고 간주되는 데이터의 패턴을 학습하고 인식할 수 있습니다.
  • 이 워크숍에서는 딥 러닝이 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 실습 예제를 어떻게 해결하는지 설명합니다. 고도로 정확한 결과를 얻기 위해 처음부터 도구와 요령을 익히며 딥 러닝 모델을 트레이닝 해보세요. 또한 무료로 이용 가능한 사전 훈련된 첨단 모델을 활용하여 시간을 절약하고 딥 러닝 애플리케이션을 빠르게 시작해 실행하는 방법을 습득할 수 있습니다.
전제조건
함수, 루프, 사전 및 어레이 등 Ptrhon의 기본 프로그래밍 개념 이해
평가유형
기술 기반 코딩 평가를 실시하여 딥 러닝 모델을 높은 정확도로 트레이닝하는 학생의 능력을 평가합니다.
인증서
평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정 받고, 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다.
사전준비 (하드웨어 요구 사항)
최신 버전의 Chrome 또는 Firefox를 실행할 수 있는 데스크톱 또는 노트북을 준비한 참가자에게는 클라우드 상에서 완전하게 구성된 GPU 가속 서버에 접근할 수 있는 전용 권한이 주어집니다.
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학습목표
  • 01

    딥 러닝 모델 트레이닝에 필요한 기본 기법과 도구 학습
  • 02

    일반적인 딥 러닝 데이터 유형 및 모델 아키텍처에 대한 경험 쌓기
  • 03

    모델 정확도 향상을 위한 데이터 확장를 통해 데이터세트 강화
  • 04

    모델 간 전이 학습을 활용하여 더 적은 데이터와 컴퓨팅 성능으로 효율적인 결과 달성
  • 05

    첨단 딥 러닝 프레임워크로 자체 프로젝트를 수행할 수 있는 자신감 획득
교육개요
인트로 (15분) · 전문가 강사와 만나기
· courses.nvidia.com/join에서 계정 생성하기
딥 러닝의 역학
(120분)
성공적인 딥 뉴럴 네트워크 트레이닝과 관련된 기본 메커니즘과 도구를 살펴봅니다.
· 첫 번째 컴퓨터 비전 모델을 트레이닝하며 트레이닝 프로세스 학습하기
· 비전 애플리케이션에서 예측 정확도를 개선하는 컨볼루션 신경망 살펴보기
· 데이터 증강 기법을 적용하여 데이터세트를 향상하고 모델 일반화를 개선하기
휴식 (60분)
사전 트레이닝된
모델 및 반복
네트워크 (120분)
사전 트레이닝된 모델을 활용하여 딥 러닝 문제를 빠르게 해결합니다.
순차 데이터에서 반복 뉴럴 네트워크를 트레이닝합니다.
· 사전 트레이닝된 영상 분류 모델을 통합하여 자동문 개구멍 만들기
· 전이 학습을 활용하여 애완견만 들어올 수 있는 맞춤형 개구멍 제작하기
· 모델을 트레이닝하여 New York Times 헤드라인에 기반한 텍스트 자동 완성하기
휴식 (15분)
최종 프로젝트 :
개체 분류
(120분)
컴퓨터 비전을 적용하여 신선한 과일과 상한 과일을 구별하는 모델을 제작합니다.
· 색상 이미지를 해석하는 모델을 제작하고 트레이닝하기
· 데이터 생성자를 구축하여 소규모 데이터 세트를 최대한 활용하기
· 전이 학습 및 특징 추출을 결합하여 트레이닝 속도 개선하기
· 고급 뉴럴 네트워크 아키텍처와 학생들이 기술을 더욱 향상시킬 수 있는 최근 연구 분야 논의하기
최종 복습
(15분)
· 핵심 내용을 복습하고 질문에 답하기
· 평가를 완료하고 인증서 취득하기
· 워크숍 설문지 작성하기
· 자신만의 AI 애플리케이션 개발 환경을 설정하는 방법 알아보기