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교육과정

  • AI 고급과정


    음성·시각·언어 등
    활용한 프로젝트 수행을 통하여
    실전형 제품 및 서비스 개발을 위한 기술 교육과정

교육접수안내

접수기간 2021.05.24(월) ~ 2021.06.16(수) 18:00시
- (고급언어 : 주중 오후반)
교육비 무료
교육기간 주중 오후반 : 2021.06.21(월) ~ 2021.08.13(금)
(주5일, 2개월간)
교육장소 온라인
교육대상 인공지능에 관심있는 분이라면 누구나 신청 가능(만 14세 이상)

[우대사항]
- AI 관련 취ㆍ창업을 준비하는 자
- AI 관련 중소기업에 재직 중인 자
- 중소기업 대표 추천서 첨부 시 가산점10점 부여
관련문의 Email : ai_ipa@koipa.or.kr
Tel : 02-6952-8373, 8374
강의시간 오후반(온라인) : 14:00 ~ 18:00
교육정원 과정별 30명 내외

교육과정안내

  • CNN 알고리즘을 깊이 있게 이해하여
    연동가능한 구현능력 배양
  • 시각지능
  • 자연어처리의 개념 이해 및 활용하여
    다양한 모델 학습할 수 있는 능력 배양
  • 언어지능
  • 디지털 오디오 신호의 이해와
    딥러닝 프레임워크를 이해하고 실습하며
    시계열 데이터를 직접 모델링하면서,
    동작 원리에 대한 이해
  • 음성지능

고급과정 커리큘럼 : 시각지능

구분 강의주제 강의내용 시간(H)
1주차 영상데이터 처리 - 영상처리와 컴퓨터 비전 이해
- 영상처리 기본 원리 이해 및 이미지 생성, 필터적용 등 실습 진행
- 산술연산 / 비트연산
- 이미지 드로잉, color space / histogram, convolution / sharpening / canny
- Video 캡쳐 읽기 / 쓰기 / 필터 적용
- 안면인식 및 객체인식 구현
40
2주차
3주차 합성곱 신경망(CNN) 기초 - 합성곱 신경망의 학습 및 동작 원리 이해 및 구현
- Color 이미지 합성곱의 이해
- 텐서플로우를 활용한 합성곱 구현
- 맥스풀링(Max Pooling) 구현
- 합성곱 맥스풀링(Max Pooling) 미분 구현
- CNN 구현
20
4주차 합성곱 신경망(CNN) 활용 - 합성곱을 이용한 Transfer Learning 모델 이해 및 특성 추출, 미세 조정 이해를 바탕으로 Transfer Learning 구현
- 합성곱을 이용한 Detection 모델 이해 및 실습 진행
- YOLO 모델 이해 및 구현
- 합성곱을 이용한 Segmentation 모델 이해
- U-NET 모델 구현
- 합성곱을 이용한 다양한 생성 모델 이해를 바탕으로 구현실습 진행
  - DeepDream   - Neural Style Transfer   - Auto Encoder / Variational Auto Encoder
- GAN/Pix2Pix 구현
80
5주차
6주차
7주차
8주차 프로젝트 - 데이터 수집 생성 및 프로젝트 상위설계
- 데이터 전처리 및 딥러닝 아키텍쳐 설계
- 프로젝트 구현
20

고급과정 커리큘럼 : 언어지능

구분 강의주제 강의내용 시간(H)
1주차 NLP Basic - 자연어처리의 기본 개념, 전처리 과정 및 Count 기반의 자연어처리 학습
- 텍스트 데이터가 numpy 형태로 변환 및 TF-IDF를 이용한 문서 키워드 추출
20
2주차 Baseline, Word Vector - baseline 프로젝트를 구축 및 Word Embedding 학습
- baseline 프로젝트가 구현 및 단어의 Word Embedding 표현
20
3주차 RNN, CNN, Classification - RNN, CNN등을 이용한 자연어처리를 통한 문장을 긍정/부정으로 분류하는 모델 학습
- baseline에 RNN, CNN 등을 적용 및 문장 분류 모델의 성능 분석
20
4주차 Text Similarity - 두 문장의 유사도를 비교하는 모델을 학습 및 MaLSTM 모델 구현
- 직접 구현한 모델과 MaLSTM 모델의 성능을 비교를 통한 학습
20
5주차 Language Model - Language Model에 대한 개념을 이해 및 실습
- 번역 모델의 동작원리를 이해 및 Language Model을 이용해 생성된 문장 분석
20
6주차 Machine Translation, Attention - 번역모델을 이용해 잡담이 가능한 챗봇을 구현
- Attention의 동작원리의 이해
- 학습한 번역모델을 이용해 챗봇의 응답 분석
- Attention을 추가해서 학습한 모델과 이전의 번역모델의 성능 분석
20
7주차 SPAM 분류, POS Tagging - 이메일 SPAM 분류하는 모델을 학습
- 각 단어의 품사를 분류하는 모델을 학습
- 이메일 SPAM 분류모델의 학습결과 분석
- 품사 분류모델과 형태소 분석기의 결과 분석
20
8주차 NER - NER 모델을 학습 및 NER 모델을 분석 및 NER의 활용방안에 대한 논의 20

고급과정 커리큘럼 : 음성지능

구분 강의주제 강의내용 시간(H)
1주차 오디오 신호 - 아날로그 및 디지털 오디오 신호의 수학적 기반 원리에 대한 이해
- 오디오 신호의수학적 표현 학습
20
2주차 오디오 데이터 - 오디오 데이터의 포맷 정의
- 오디오 데이터 개념 및 처리 방식 학습
20
3주차 RNN 기초 - RNN (SimpleRNN, GRU, LSTM)에 대해서 이해 및 실습
- 오디오 데이터를 RNN에 적용 및 딥러닝 동작 원리의 이해
20
4주차 음성 모델링 - 음성인식의 문제 정의 및 컴포넌트 구조이해
- HMM(Hidden Markov Model)의 이해
- HMM / 상태 네트워크
- HMM / 가우시안 모델
20
5주차 RNN활용을 통한 Seq2Seq - 딥러닝 End-to-End 방법인 Seq2Seq 모델링 방법 학습
- Pytorch에서 동작하는 자연어 번역 모델링 실습
- Seq2Se기반 자연어 Encoder / Decoder 구현
- Seq2Se기반 음성 Encoder / Decoder 구현
40
6주차
7주차 Transformer - 딥러닝 End-to-End 방법인 Transformer 모델링 방법 이해
- Pytorch에서 동작하는 자연어 번역 모델링 실습
20
8주차 프로젝트 - 텍스트 및 오디오 데이터 확보 및 정제
- 데이터 전처리 및 모델 아키텍처 설계
- 프로젝트 구현
20

수료특전

  • 출석(70%)에 따른 수료증 수여

안내사항

  • 신청 후 선발결과 개별 통보(이메일, 문자)

고급과정

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강의시간 고급언어 : 주중 오후반   
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직업 대학생 대학원생 취업준비생 회사원 CEO

예비창업자 기타
소속
회사 소재지
부서/직위 전공
소속규모 중소기업 중견기업 대기업 전공분류 인문계 사회계 교육계 공학계 자연계

의약계 예체능계 기타
산업분류 IT계열 비IT계열 없음 IT개발경험 유무 있음 없음
인공지능 관련개발경험 있음 없음 AI관련교육경험 1회 2회 3회 4회이상 없음
기 지원여부 있음 없음
교육목적 취업 창업 지식습득 업무능력 향상 네트워크 형성 기타
신청경로 SNS(페이스북, 블로그, 카페등) 인터넷 검색   주변 권유   포스터 기타
자기소개
(0 / 최소 50자)
수업참여를 위한 노력
(0 / 최소 50자)
AI 교육 이수 후 활용계획
(0 / 최소 50자)
※ 교육합격자는 추후 신청 내용 증빙서류를 제출하셔야 합니다.(수강 첫주차 : 등본, 재직증명서, 추천서 등)

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