Fundamentals of Deep Learning
(딥 러닝의 기초)
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교육시간
1일 8시간
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언어
한국어, 영어
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기술
Tensorflow, Keras, pandas, NumPy
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.
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전제조건
함수, 루프, 사전 및 어레이 등 Ptrhon의 기본 프로그래밍 개념 이해
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평가유형
기술 기반 코딩 평가를 실시하여 딥 러닝 모델을 높은 정확도로 트레이닝하는 학생의 능력을 평가합니다.
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인증서
평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정 받고, 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다.
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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.
학습목표
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01
딥 러닝 모델 트레이닝에 필요한 기본 기법과 도구 학습
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02
일반적인 딥 러닝 데이터 유형 및 모델 아키텍처에 대한 경험 쌓기
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03
모델 정확도 향상을 위한 데이터 확장를 통해 데이터세트 강화
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04
모델 간 전이 학습을 활용하여 더 적은 데이터와 컴퓨팅 성능으로 효율적인 결과 달성
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05
첨단 딥 러닝 프레임워크로 자체 프로젝트를 수행할 수 있는 자신감 획득
교육개요
| 인트로 (15분) |
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| 딥 러닝의 역학 (120분) |
성공적인 딥 뉴럴 네트워크 트레이닝과 관련된 기본 메커니즘과 도구를 살펴봅니다.
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| 휴식 (60분) | |
| 사전 트레이닝된 모델 및 반복 네트워크 (120분) |
사전 트레이닝된 모델을 활용하여 딥 러닝 문제를 빠르게 해결합니다.
순차 데이터에서 반복 뉴럴 네트워크를 트레이닝합니다.
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| 휴식 (15분) | |
| 최종 프로젝트 : 개체 분류 (120분) |
컴퓨터 비전을 적용하여 신선한 과일과 상한 과일을 구별하는 모델을 제작합니다.
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| 최종 복습 (15분) |
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