과정정보
교육소개
딥러닝으로 하는 실무 완벽 재현! 실전 프로젝트로 딥러닝 전문가로 레벨업하는 과정
학습목표
1. 딥러닝에 활용할 데이터 확보 및 전처리, 데이터 셋 나누기 과정을 알 수있다.
2. 모델 학습 및 평가와 모델 개선 방법을 알 수 있다.
3. Flask 프레임워크를 이용한 CNN모델 웹 서빙에 대해 알 수 있다.
학습대상
- 딥러닝을 활용할 줄 알지만 실무에 적용해본 적이 없어 명확한 결과물을 만들어보고 싶은 분
- 딥러닝 뿐 아니라 데이터 핸들링 과정을 포함해 인공지능 분석의 모든 과정을 실제로 활용해보고 싶으신 분
- 본격적인 딥러닝 활용 역량을 갖춰 창업/이직/취업 등을 달성하고 싶은 모든 사람
강사 및 내용전문가 소개
평가비율 및 수료기준
학습목차
1
딥러닝 데이터셋 구성
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START
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딥러닝 실무 프로젝트의 개요와 개발 프로세스
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이미지 수집을 위한 Flickr API 연결
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Flickr API를 이용한 이미지 수집
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이미지 Numpy 형식
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데이터 구분과 이미지 데이터 전처리
2
CNN 모델 정의
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START
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CNN 구조와 활성화 함수
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컨볼루션 연산과 스트라이드
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CNN 모델 도식화
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CNN 모델 정의와 컴파일 설정
3
CNN 모델 실행과 예측
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START
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모델 평가와 시각화
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OpenCV를 활용한 이미지 증식
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증식된 이미지를 활용한 모델 평가
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직접 찍은 사진을 이용한 모델 예측
4
Flask와 Ngrok 프로젝트
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START
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웹서빙을 위한 Flask 서버 구성
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Flask 서버를 이용한 웹페이지 제작
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Ngrok 프레임워크를 활용한 외부 연결
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포트 연결 해제와 강의 핵심 요약
수강후기
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