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![[HD]PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (활용) Part.2 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[HD]PyTorch(파이토치)로 딥러닝 제대로 배우기 (활용) Part.2
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 0차시
- 교육시간
- 14시간
본 과정에서는 논문 이론을 바탕으로 딥러닝을 배우고 실습을 수행한다.
인공지능 학문에서 다루는 내용을 위주로 진행하고, 간단한 실습을 통해 결과를 확인한다.
컴퓨터 비전에서 다루는 이미지 분류, 객체 탐지 등의 Task를 해결 할 수 있다.
▶교육대상
1. PyTorch로 딥러닝 제대로 배우기 기초편 및 중급편 수강자
2. 또는 PyTorch와 딥러닝에 기초 지식이 있는 학습자
3. Python에 대한 기본 지식이 있는 학습자
▶학습내용
1. part 8-1 Inception (GoogleNet)
2. part 8-2 Inception (GoogleNet) 실습
3. part 9-1 ResNet
4. part 9-1 ResNet 실습
5. part 10-1 Object detection-Two stage detection
6. part 10-2 Object detection-Two stage detection 실습
7. part 11-1 Object detection-One stage detection
8. part 11-2 Object detection-One stage detection 실습
9. part 12-1 Segmentation-Semantic Segmentation
10. part 12-2 Segmentation-Semantic Segmentation 실습
11. part 13-1 Segmentation-Instance Segmentation
12. part 13-2 Segmentation-Instance Segmentation 실습
13. part 14-1 GAN
14. part 14-2 GAN 실습
▶수료기준
|
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. Pytorch를 통해 비전 Task를 해결 할 수 있다.2. 이미지분류, 사물탐지, Segmentation 등의 Task를 수행하는 인공지능 모델을 구성하고 학습 할 수 있다.
3. 기존에 학습된 모델을 호출하여 재학습 할 수 있다.
