Convolutional Neural Network NVIDIA Jetson TX 1 Convolutional

- 과정 요약 머신러닝의 한 종류인 딥러닝을 머신러닝, 인공 신경망, 딥러닝, Convolutional Neural Network 순으 로 학습. - NVIDIA Jetson TX 1보드에서 Convolutional Neural Network 실습 및 CNN과 Open. CV결합으로 영상 인식에 딥러닝을 적용 - 훈련 시간 : 연 1회 3일(24시간) 과정 교육 기간 - 훈련 장소 : 대구창조경제혁신센터 F동 1층 교육장 - 정 원 : 20명/회당 활용 장비 NVIDIA Jetson TX 1보드, DIGITS 기반 학습 시스템, caffe or tensorflow 세부 과목명 Machine Learning & Neural Network Deep Learning & Convolutional Neural Network 2 과정 특징 지도내용 - 머신러닝의 개요 : Linear, Logistic, Softmax Regression - 딥러닝 개요 : Re. LU, Dropout, weight 초기화, 앙상블, 인공신경망의 개요 딥러닝 프레임워크 소개 : Caffe, digits, cudnn, tensor. RT 시간 1일차 머신러닝 및 인공 신경망 실습 parameter update - Convolutional Neural Network의 개요 및 구조 2일차 CNN : Alexnet, lenet 등 딥러닝 & CNN실습(Mnist, cifar 10, 실습) - googlenet, resnet CNN in Practice(fine-tuning, transfer learning 1 x 1 filter) Localization & Detection Segmentation 3일차 Localization, Detection, segmentation CNN 실습 Deploy 실습(gstreamer, open. CV) - 인공 신경망의 딥러닝 학습 및 이해 증진 - 임베디드 환경에서 딥러닝 개발 능력 배양 - 교육 신청 방법 홈페이지 : mdsacademy. co. kr 접속 → 교육과정 → AI 아카데미 → [대구]Embedded Deep Learning(CNN을 이용한 영상인식) → 수강신청