Deep Learning Onramp


 

웹 브라우저를 통한 MATLAB 액세스

 

유익한 비디오 튜토리얼

 

자동 평가 및 피드백 방식의 실습형 예제

 

영어 및 일본어로 학습 가능


교육과정 목차


1.

교육과정 소개

딥러닝의 개념 및 본 교육과정의 개요를 확인합니다.

  • 영상 인식을 위한 딥러닝
  • 교육과정 개요

2.

사전 학습된 네트워크 사용

사전 구축 및 학습이 완료된 네트워크를 사용한 영상 분류 작업을 수행합니다.

  • 교육과정 예제 - 영상에서 객체 식별
  • 예측해보기
  • CNN 아키텍처
  • 예측 결과 살펴보기
  • 영상 데이터저장소

3.

데이터 수집 관리

이미지의 폴더를 가져와 주어진 네트워크에서 사용합니다.

  • 이미지 데이터 저장소
  • 입력으로 사용할 이미지 준비
  • 데이터 저장소의 이미지 처리
  • 하위 폴더를 사용하여 데이터 저장소 만들기

4.

전이 학습 수행

새로운 데이터를 사용하여 사전 학습된 네트워크를 수정하고 영상을 새로운 클래스로 분류합니다.

  • 전이 학습이란?
  • 전이 학습에 필요한 구성 요소
  • 학습 데이터 준비
  • 네트워크 레이어 수정
  • 학습 옵션 설정
  • 네트워크 학습시키기
  • 성능 평가
  • 전이 학습 요약

관련 교육과정

Deep Learning with MATLAB

실제 영상 및 시퀀스 데이터로 딥러닝 신경망 구축의 이론과 실제를 배울 수 있습니다.

Machine Learning with MATLAB

데이터를 탐색하고 예측 모델을 만들어 보세요.

MATLAB Fundamentals

데이터 분석, 모델링 및 프로그래밍에 필요한 MATLAB의 핵심기능을 학습할 수 있습니다.