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토/일요일 및 공휴일 휴무
컨텐츠 내용
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- 과정정보
딥러닝 실무 프로젝트
과정소개
딥러닝으로 하는 실무 완벽 재현! 실전 프로젝트로 딥러닝 전문가로 레벨업하는 과정.
▶교육대상
- 딥러닝을 활용할 줄 알지만 실무에 적용해본 적이 없어 명확한 결과물을 만들어보고 싶은 분
- 딥러닝 뿐 아니라 데이터 핸들링 과정을 포함해 인공지능 분석의 모든 과정을 실제로 활용해보고 싶으신 분
- 본격적인 딥러닝 활용 역량을 갖춰 창업/이직/취업 등을 달성하고 싶은 모든 사람
▶학습목차
1. 딥러닝 실무 프로젝트의 개요와 개발 프로세스
2. 데이터셋 구성과 데이터 전처리
3. CNN 모델 정의 컴파일
4. CNN 모델 실행
5. 이미지 증식 모델 개선
6. CNN 모델 예측하기
7. Flask 프레임워크를 이용한 CNN 모델 웹서빙
8. Ngrok과 Flask를 이용한 웹서빙
▶수료기준
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 딥러닝에 활용할 데이터 확보 및 전처리, 데이터 셋 나누기
2. 모델 학습 및 평가와 모델 개선
3. Flask 프레임워크를 이용한 CNN모델 웹 서빙
2. 모델 학습 및 평가와 모델 개선
3. Flask 프레임워크를 이용한 CNN모델 웹 서빙
차시 | 강의명 |
---|---|
1차시 | 1. 머신 러닝과 딥러닝 |
2차시 | 2. 퍼셉트론 |
3차시 | 3. 딥러닝 모델 요소 |
4차시 | 4. 딥러닝의 구성 요소 |
5차시 | 5. 순전파와 역전파 |
6차시 | 6. 딥러닝 문제 해결과 개발 |