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22년도 3차 인공지능 고급과정(주중 저녁반, 대구)
대구 AI HUB
[인공지능] 실시간 Style Transfer 애플리케이션 개발 (평일저녁-온라인)
별도 접수(https://hub.aifor.kr/page/edu/crs/eduCourseInfoList.do)
| 회차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | ---------------------------------------------------- 08월22일(월) : 개요 - AI 개요 (머신러닝/딥러닝 개요 포함) ---------------------------------------------------- 08월23일(화) : 파이썬 - 파이썬 개요 - 환경설정 - 기초문법 ---------------------------------------------------- 08월24일(수) : 라이브러리 - Numpy - Matplotlib ---------------------------------------------------- 08월25일(목) : 라이브러리 - Pandas - 데이터 분석 기초 ---------------------------------------------------- 08월26일(금) : 머신러닝 기본 모델 - KNN (K-Nearest Neighbors) - Linear Regression ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 2 | ---------------------------------------------------- 08월29일(월) : 머신러닝 기본 모델 - Logistic Regression - 주성분 분석 (Principal component analysis， PCA) ---------------------------------------------------- 08월30일(화) : 머신러닝 - 최적화 이론 ---------------------------------------------------- 08월31일(수) : 머신러닝 - Optimizer 구현 ---------------------------------------------------- 09월01일(목) : 머신러닝 - 정규화 - 배치 - 과적합 문제 ---------------------------------------------------- 09월02일(금) : 머신러닝 - 군집화 모델 - K-Means - Mean Shift ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 3 | --------------------------------------------------- 09월05일(월) : GUI 프로그래밍 - Tkinter 기본 - 미니 프로젝트 - 메모장 만들기 - 계산기 만들기 --------------------------------------------------- 09월06일(화) : OPENCV 프로그래밍 - OPENCV의 이해 - 영상의 이해 - PC에 OPENCV 환경 설정 ---------------------------------------------------- 09월07일(수) : OPENCV 프로그래밍 - 이미지 불러오기(컬러， 그레이) - 화면에 이미지 출력 하기 - 이미지 파일에 쓰기 - 새 창 생성하기 - 열린 창 닫기 - Matplotlib 이미지 출력 - Matplotlib subplot - 카메라로부터 영상 가져오기 - YouTube로부터 영상 가져오기 ---------------------------------------------------- 09월08일(목) : OPENCV 프로그래밍 - 카메라로부터 들어온 동영상 저장하기 - 이미지 드로잉， 이미지 밝기，명도 변환 - 컬러 스페이스 변환 - 히스토그램 분석 - 영상의 기하학적 변환 ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 4 | ---------------------------------------------------- 09월13일(화) : OPENCV 프로그래밍 - 확대， 축소 - 퍼스펙티브 변환 - 직선 검출， 원 검출 - 이미지에서 동전 검출 ---------------------------------------------------- 09월14일(수) : OPENCV 프로그래밍 - Haar Cascade Face Detection ---------------------------------------------------- 09월15일(목) : 신경망을 위한 기본 수학 - 행렬， 벡터， 미분 ---------------------------------------------------- 09월16일(금) : 학습 알고리즘의 이해 - 경사 하강법과 오차 역전파법 ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 5 | ---------------------------------------------------- 09월19일(월) : PyTorch의 이해 - 선형회귀 구현하기 - 학습 루틴 구현하기 ---------------------------------------------------- 09월20일(화) : PyTorch의 이해 - 다중 선형회귀 구현하기 - 학습 루틴 구현하기 - Optimizer ---------------------------------------------------- 09월21일(수) : PyTorch Dataset과 DataLoader - MNIST를 Dataset과 DataLoader로 학습하기 ---------------------------------------------------- 09월22일(목) : CNN의 이해 - Convolution의 이해 - Pooling의 이해 - Fully connected Layer의 이해 ---------------------------------------------------- 09월23일(금) : CNN의 이해 - Feature Extractor - MNIST， Fashion MNIST의 구현 ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 6 | ---------------------------------------------------- 09월26일(월) : CNN의 이해 - Asirra 데이터셋 CNN으로 학습하기 ---------------------------------------------------- 09월27일(화) : CNN의 이해 - 전이학습(VGG16)으로 Asirra 데이터셋 학습하기 ---------------------------------------------------- 09월28일(수) : CNN의 이해 - ResNet50， MoblieNet으로 Asirra 데이터셋 학습하기 ---------------------------------------------------- 09월29일(목) : CNN의 활용 - U-Net의 이해와 활용(Cityscape데이터셋) ---------------------------------------------------- 09월30일(금) : CNN의 활용 - Instance Segmentation， Panoptic segmentation ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 7 | ---------------------------------------------------- 10월04일(화) : CNN의 활용 - RCNN， Fast RCNN， Faster RCNN ---------------------------------------------------- 10월05일(수) : CNN의 활용 - YOLOv5의 이해와 활용 ---------------------------------------------------- 10월06일(목) : CNN의 활용 - POTHOLE탐지 ---------------------------------------------------- 10월07일(금) : CNN의 활용 - AiHub 데이터셋을 활용하여 자동차，트럭，버스 인식하기 ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 8 | ---------------------------------------------------- 10월11일(화) : Auto Encoder의 이해 - mnist dataset을 사용하여 Auto Encoder 학습하기 ---------------------------------------------------- 10월12일(수) : - mnist dataset을 사용하여 VAE 학습하고 테스트하기 ---------------------------------------------------- 10월19일(목) : - GAN의 구조를 이해하고 생성기와 판별기 구현하기 ---------------------------------------------------- 10월20일(금) : LSGAN과 WGAN이해하기 - GAN을 안정적으로 학습시키기 ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
| 9 | ---------------------------------------------------- 10월17일(월) : GAN VS cGAN VS ACGAN - Mnist dataset을 사용하여 Conditional GAN 구현하기 ---------------------------------------------------- 10월18일(화) : Image2Image GAN 1 - pix2pix 구현하기 ---------------------------------------------------- 10월19일(수) : Image2Image GAN 2 - Cycle GAN 구현하기 ---------------------------------------------------- 10월20일(목) : 전체 요약 정리 - 이미지 분류 부터 CycleGAN까지 리뷰 ---------------------------------------------------- | 이론 및 실습 · 자체교재 |
