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한국도로공사 인공지능 BM과정 교육입니다.
* 공휴일(휴강) : 5/5(목), 6/1(수), 6/6(월)
4월 25일(월) ~ 4월 29일(금) 09:00~18:00 (8H/일, 총 40H)
5월 2일(월) ~ 6월 27일(월) 18:00~22:30 (4H/일, 총 120H)
| 회차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 파이썬의 이해 자료형，연산자，문자열타입，문자열타입의 이해 컬렉션 타입의 이해(list， tuple， dict， set) 제어문1 함수의 이해， 파라메터，람다함수 정규표현식 Numpy， Pandas의 이해와 활용 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 2 | 데이터 분석 모듈을 활용한 데이터 분석 머신러닝 개요 선형회귀 개념 및 손실함수 경사하강법과 편미분， 체인룰 사이킷런을 활용한 선형 회귀 이해와 적용 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 3 | 사이킷런을 활용한 아이리스 품종 분류 사이킷런을 활용한 보스턴 집값 예측 타이타닉 생존자 예측 OPENCV를 이용한 영상처리 구현 환경설정，이미지 불러오기， 저장하기 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 4 | OPENCV를 이용한 영상처리 구현 동영상 불러오기 및 저장하기(코덱 활용) 이미지 그리기(선， 원， 타원， 다각형) 이미지 전처리(밝기 조절， 히스토그램，대비 조절) 이미지 필터링 컨볼루션의 이해 이미지 변환 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 5 | 딥러닝의 개념과 용어 정의 오차역전파법 이해 턴세플로의 이해와 사용법 옵티마이저，손실함수의 이해 MLP를 활용한 MNIST 이미지 분류 MLP를 활용한 Fashion MNIST 이미지 분류 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 6 | CNN의 개념 CNN을 활용한 MNIST/FASHION MNIST 이미지 분류 전이 학습을 활용한 이미지 분류(Dogs-VS-Cats) 객체인식 모델의 이해와 활용 YOLOv4의 이해와 활용 Mask쓴 사람과 쓰지 않은 사람을 구별하는 모델 만들기 | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 7 | 화재 탐지를 위한 데이터셋 가공하고， 학습하기 AiHub의 데이터셋을 다운로드 받아서 데이터셋을 샘플링하기 YOLO포맷에 맞게 변환하기 학습 결과를 확인하고，데이터셋 보강하기 | |
| 8 | 기업 프로젝트 1. 도로상 화재 탐지를 위한 모델 만들고 학습하기 2. 도로 안전 시설물 설치 적정성 확인하는 모델 만들기 3 편의점 물품 및 사무용품 데이터셋 생성해서 객체 인식하기 |
