CNN_Project_KSA

교육과정: 2021 혁신성장인재 인공지능 과정

장소: KSA 한국표준협회

강사: 장우혁 강사, 우진철 박사(딥러닝개요 부분)

교육내용: 딥러닝 기술 중 CNN 모델 이론 교육 및 실습

교육과정

• CNN 개요

  • 딥러닝 개요
  • 합성곱(Convolution 연산)
  • 비용함수
  • 분류기(로지스틱, 소프트맥스)
  • 손실함수
  • 경사 하강법 종류
  • 오버피팅
  • 가중치 규제
  • 데이터 증강(data augmentation)
  • Dropout
  • BatchNomarliztion
  • 가중치 초기화
  • AlexNet 딥러닝 아키텍처
  • VGG-16, VGG-19 딥러닝 아키텍처
  • ResNet 딥러닝 아키텍처
  • DenseNet 딥러닝 아키텍처
  • Siamese network
  • Classification, Localization, Object Detection
  • Grad-CAM
  • Callback funtion
  • 전이학습
  • MobileNetV2
  • IoU(Intersection over Union)
  • R-CNN(R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN)
  • YOLO(You only Look Once)
  • SSD(Single shot Multibox Detector)
  • Object detection 평가(recall, precision, Average Precision, mean Average Precision)

• 실습

  • anaconda, pycharm 환경설정
  • mnist data set
  • iris data
  • cifa10 data
  • dog, cat class data
  • 8-multi classification data

프로젝트

[팀명] 11시11분(11시11분)

[팀장] 고기륜

[팀원]

• 김재홍
• 박건희
• 정시원

[프로젝트 내용]

• 프로젝트 명: Object Detection 모델 학습, 평가
• 프로젝트 구현: Single-Shot MultiBox Detector 모델로 앵무새 객체 Object Detection하는 프로그램 구현
• 프로젝트 기간: 2021.06.10~06.20
• 프로젝트 문서화

참고자료

• 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
• SSD tutorial(https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras#readme)