100%
0원
- 신청 기간
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2024.08.28 11:01 ~ 11.05 18:00 (한국 표준시)
- 교육 기간
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2024.11.18 ~ 11.20
- 교육 장소
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서울 서초구 서운로 22 JS빌딩 2층
🏃 재직자 직무능력향상을 위한 3일 단기 교육(오프라인 - 대면 교육) 🙆♀️ 고용보험에 가입 중인 재직자 대상
강의 주제 📖
성능이 입증된 딥러닝 베스트 모델 아키텍처를 분석하고 이들 모델에서 사용한 기술적인 방법론을 이해해서 좋은 성능의 인공지능 학습모델 구현실무에 적용할 수 있는 역량을 향상합니다.
수강 타겟/강의 목적 🙆♀️
지식공유자가 생각하는 수강생 유형
- 인공지능 학습 모델 직무 1년 이상 개발자
- 인공지능 플랫폼 직무 2년 이상 개발자
- 데이터 모델러 2년 이상
- 머신러닝/딥러닝 구현 기본 지식 보유자
- 인공지능 파이썬 프로그래밍 경험자
수강생의 고민 & 해결 방법
- 우선지원기업(중견ㆍ중소기업) 재직자는 수강료 100% 지원
- 내일배움카드 없이 즉시 수강 가능
- 중식, 교재 무료 제공
- 교육장에 실습 장비 구비 완료
강의를 들은 후 수강생의 변화
- CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술을 이해할 수 있습니다.
- CNN Best Models 아키텍처의 주요 특징을 파악하고 활용 사례를 경험합니다.
- 임베딩 시스템을 위한 Optimization Model을 분석할 수 있습니다.
- Transfer Learning & Fine Tuning 기법을 이해할 수 있습니다.
- Best Model을 이용한 Transfer Learning & Fine Tuning 을 구현할 수 있습니다.
강의 특징 ✨
사전 학습된 딥러닝 베스트 모델에 Transfer Learning 기법을 적용하여 응용 시스템 구현을 빠르게 시작할 수 있게 하고, Fine Tuning을 적용하여 응용 시스템의 성능을 향상시키는 방법론을 구체적으로 실습할 수 있습니다.
학습 내용 📚
🔹CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술 이해
🔹TensorFlow 2.x Overview
🔹CNN Best Model 아키텍처 분석과 활용
🔹임베딩 시스템을 위한 Optimization Model 분석
🔹Transfer Learning & Fine Tuning 방법의 이해
🔹Transfer Learning & Fine Tuning 구현 실습
본 과정은 오프라인 교육장에서 진행되는 대면 교육 과정입니다.
교육신청하러가기(클릭시 이동!)
👆🏻
교육 기간 📆
- 2024. 11. 18(월) ~ 11.20(수), 3일
- 09:00 ~ 18:00 (8H)
교육 장소 📍
NCIA교육센터, 서울시 서초구 서운로 22, JS빌딩 2층(양재역 도보 5분)
교육 문의
📞 02-587-5180
📧 edu@ncia.kr
📲 카카오톡 : nciaedu (Click)
✔신청 절차 안내 (Click)
예상 질문 Q&A 💬
Q. 교육기간은 어떻게 되나요?
A. 2024년도 NCIA교육센터의 모든 교육은 3일간 진행됩니다. (09:00~18:00, 총 24시간)
Q. 수료기준은 어떻게 되나요?
A. 전체 교육시간의 80%(약 20시간) 수강시 수료증이 발급됩니다.
Q. 누구나 수강이 가능한가요?
A. 고용보험에 가입 중인 컨소시엄협약기업의 재직자를 대상으로 진행합니다.
- 고용보험 미가입자, 체납자는 수강 제한
Q. 컨소시엄협약에 대해 알려주세요.
A. NCIA교육센터의 모든 교육은 고용노동부와 한국산업인력공단이 지원하는 국가인적자원개발 컨소시엄교육으로 교육센터와의 협약을 진행 하신 후 수강이 가능합니다.
상세 절차는 https://edu.ncia.kr/ncia/aducation.guide.php 페이지를 참고바랍니다. (링크 클릭시 이동)
※ 협약진행이 불가능한 재직자는 개별 문의 주시기 바랍니다.
Q. 교육비 환급과정인가요?
A. 해당 과정은 비환급과정으로 내일배움카드없이 수강가능하며, 우선지원기업(중견ㆍ중소기업) 재직자는 수강비용이 100% 지원됩니다.
※ 우선지원기업 해당 여부는 추가 확인 절차 필요
Q. 온라인으로 수강할 수 있나요?
A. 해당 과정은 오프라인으로만 진행됩니다.
지식공유자 소개 ✒️
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장소
서울 서초구 서운로 22 JS빌딩 2층
커리큘럼
1일차. CNN 기본 아키텍처 |
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- CNN 기본 아키텍처와 핵심 기술 이해 - TensorFlow 2.x Overview - TensorFlow 2.x 주요 특징과 변화 - TensorFlow 2.x 주요 기능 사용 실습 |
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2일차. CNN Best Model 아키텍처 |
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- CNN Best Model 아키텍처 분석과 활용 - 임베딩 시스템을 위한 Optimization Model 분석 |
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3일차. Transfer Learning & Fine Tuning | |
- Transfer Learning 개요 - CNN 모델 구축 - 구축한 CNN 모델의 성능 개선 - Transfer Learning 적용 - Transfer Learning 모델의 성능 개선 - Fine Tuning 적용 - Fine Tuning 모델의 성능 개선 - 모델 성능 비교 및 평가 |
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