개요
과정 소개
비개발직군/비전공자가 이미지 처리를 위한 인공지능을 직접 개발할 수 있습니다.
학습효과
- 이미지 처리를 위한 인공지능을 직접 개발할 수 있습니다.
요구사항
- 비개발직군
- 비전공자
과정 커리큘럼
-
1. 01. 이론) 커리큘럼 & DEEP:PHI 소개
학습시간 : 00:59:14 -
2. 02. 이론) 인공지능 개념 & 03. 실습) 머신러닝 데이터셋
학습시간 : 00:47:09 -
3. 03. 실습) DEEP:PHI에 데이터셋 업로드하기
학습시간 : 00:46:19 - 4. 01-이론) 커리큘럼 & DEEP:PHI 소개
- 5. 02-이론) 인공지능 개념 & 머신러닝 데이터셋
- 6. 03-실습) DEEP:PHI에 데이터셋 업로드하기
-
7. ss
기간 : 2022-03-18 11:00:00 ~ 2022-03-18 11:00:00
-
1. 04. 이론) 딥러닝 프로그래밍 이해
학습시간 : 00:52:04 -
2. 05. 실습) 파이썬 기초문법 - 데이터 다루기
학습시간 : 00:30:59 -
3. 06. 실습) 파이썬 기초문법 - 흐름 제어와 함수
학습시간 : 00:51:22 - 4. 04. 이론) 딥러닝 프로그래밍 이해
- 5. 05. 실습) 파이썬 기초문법 - 데이터 다루기
- 6. 06. 실습) 파이썬 기초문법 - 흐름 제어와 함수
-
1. 07. 이론) 데이터 전처리 기법
학습시간 : 00:51:32 -
2. 08. 이론) 데이터 증대 기법
학습시간 : 01:00:37 -
3. 09. 실습) DEEP:PHI로 전처리하기
학습시간 : 01:04:34 -
4. 10. 이론) 파이썬 이미지 처리 라이브러리 소개
학습시간 : 00:23:47 -
5. 11. 실습) 파이썬으로 이미지 전처리
학습시간 : 00:30:19 -
6. 12. 실습) DEEP:PHI로 이미지 처리 모듈 생성
학습시간 : 00:45:40 - 7. 07. 이론) 데이터 전처리 기법
- 8. 08. 이론) 데이터 증대 기법
- 9. 09. 실습) DEEP:PHI로 전처리하기
- 10. 10. 이론) 파이썬 이미지 처리 라이브러리 소개
- 11. 11. 실습) 파이썬으로 이미지 전처리
- 12. 12. 실습) DEEP:PHI로 이미지 처리 모듈 생성
-
1. 13. 이론) 신경망의 학습 원리 이해
학습시간 : 00:34:54 -
2. 14. 이론) 합성곱 신경망(CNN) 이해
학습시간 : 00:42:22 -
3. 15. 실습) DEEP:PHI로 합성곱 신경망 설계 및 학습 실행
학습시간 : 00:39:34 -
4. 16. 실습) 딥러닝 결과 분석
학습시간 : 00:50:10 -
5. 17. 이론) 딥러닝 성능 고도화
학습시간 : 00:48:48 -
6. 18. 실습) DEEP:PHI로 딥러닝 결과 분석 및 성능 고도화
학습시간 : 00:32:33 - 7. 13. 이론) 신경망의 학습 원리 이해
- 8. 14. 이론) 합성곱 신경망(CNN) 이해
- 9. 15. 실습) DEEP:PHI로 합성곱 신경망 설계 및 학습 실행
- 10. 16. 실습) 딥러닝 결과 분석
- 11. 17. 이론) 딥러닝 성능 고도화
- 12. 18. 실습) DEEP:PHI로 딥러닝 결과 분석 및 성능 고도화
-
1. 19. 이론) 분류신경망 모델 이해
학습시간 : 00:26:13 -
2. 20. 이론) 분류신경망 모델 성능 지표 분석 및 성능 고도화 방법
학습시간 : 00:59:57 -
3. 21. 실습) DEEP:PHI로 분류신경망 모델 개발
학습시간 : 00:50:44 -
4. 22. 이론) 분할신경망 모델 이해
학습시간 : 00:33:15 -
5. 23. 이론) 분할신경망 모델 성능 지표 분석 및 성능 고도화 방법
학습시간 : 00:31:18 -
6. 24. 실습) DEEP:PHI로 분할신경망 모델 개발
학습시간 : 00:43:22 - 7. 19. 이론) 분류신경망 모델 이해
- 8. 20. 이론) 분류신경망 모델 성능 지표 분석 및 성능 고도화 방법
- 9. 21. 실습) DEEP:PHI로 분류신경망 모델 개발
- 10. 22. 이론) 분할신경망 모델 이해
- 11. 23. 이론) 분할신경망 모델 성능 지표 분석 및 성능 고도화 방법
- 12. 24. 실습) DEEP:PHI로 분할신경망 모델 개발
강사 소개

- 3 개 과정
정종훈
Always be humble, Always be true
연세대학교 천문우주학 학사, 2010~2015
연세대학교 천문우주학 석사, 2016~2018
의료영상 인공지능 연구플랫폼 DEEP:PHI 기획 및 개발(2019.03~2019.10)
알츠하이머 진단 인공지능 연구(2019.10~2021.02)
폐암 진단 인공지능 연구(2019.10~진행중)
뇌출혈 검출 인공지능 개발(2020.04~2020.06)
의료 딥러닝 및 DEEP:PHI 플랫폼 교육(2020.06~진행중)
가천대학교 딥러닝 강의(2020.09~2020.12)
대인고등학교 과학과제연구(2021.04~2021.07)
의료 딥러닝 연구 컨설팅(2020.09~)
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