[비대면] 딥러닝 생성 모델의 이해와 구현

교육일정

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교육목표

- Generative Models의 특징과 응용 분야를 알 수 있다.
- AE/VAE 구조를 이해하고 학습 모델을 구현할 수 있다.
- GAN 알고리즘을 이해하고 학습 모델을 구현할 수 있다.
- DCGAN & CGAN 알고리즘을 이해하고 구현 코드를 분석 및 이용할 수 있다.
- 고성능 GAN 알고리즘들을 이해하고 구현 코드를 분석 및 이용할 수 있다.

교육내용

가. GenerativeModels개요
나. AE(AutoEncoder)구조의이해와기능구현
다. VAE(VariationalAutoEncoder)구조의이해와기능구현
라. GAN알고리즘의이해와 기능 구현
마. DCGAN&CGAN알고리즘이해와기능구현
바. CycleGAN알고리즘이해와기능구현
사. GAN구현실전팁
아. Pix2Pix&StyleGAN알고리즘이해와기능구현

교육대상

수강 대상
- 딥러닝 생성 모델의 아키텍처를 분석하고 활용하고자 하는 자
- 딥러닝 활용 기술을 습득하고자 하는 자
- 주요 GAN 모델 알고리즘들을 이해하고 이를 활용하고자 하는 자

신청 자격
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능

과정 수강 안내
1. 과정 개강/폐강 확정
개/폐강 여부는 개강 1주일 전에 확정됩니다. 추후 과정 확정 여부 및 기타 안내사항은 교육을 신청해주신 모든 분들에게 개별 안내 드립니다.
2. 교육 대기상태
교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있습니다. 개강이 확정 된 후 교육 승인되신 분들은 교육 '확정' 상태로 변경됩니다.
3. 개강 안내
개강 안내 메일 및 문자는 개강 일주일 전에 발송됩니다.


패널티 안내

선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.
- 교육 당일 사전 연락없이 결석 시 (당일 No Show)
- 교육 중 사전 연락없이 이탈 시
패널티를 3번 이상 부여받은 경우 수강생은 3개월 동안 수강제한을 받습니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생은 3개월 수강제한을 받습니다.



과정 커리큘럼

가. Generative Models 개요
- Discrimitive Models과 Generative Models 차이 이해하기
- Generative Models 응용 분야 파악하기
- Generative models 종류 파악하기

나. AE/VAE 구조의 이해와 기능 구현
- AE(Auto-Encoder) 구조와 특징이해 및 학습 모델 구현하기
- VAE(Variational AE) 구조와 특징 이해 및 학습 모델 구현하기

다. GAN 알고리즘의 이해와 기능 구현
- GAN 모델의 구조와 동작 이해하기
- 다양한 GAN 모델의 종류와 특징 파악하기
- GAN 학습 모델 구현하기

라. DCGAN & CGAN 알고리즘 이해와 기능 구현
- DCGAN 알고리즘 이해와 기능 구현하기
- CGAN 알고리즘 이해와 기능 구현하기
- Controllable Generation 개념 이해하기

마. GAN 모델 구현 실전 팁
- GAN 학습의 어려움과 노하우 습득하기
- GAN Evaluation Metrics 습득하기

바. 고성능 GAN 모델 알고리즘 이해와 기능 구현
- SGAN(Semi-Supervised GAN) & ProGAN 구현하기
- Pix2Pix & CycleGAN 구현하기
- StyleGAN 구현하기


비대면 과정

해당 과정은 Zoom을 통한 비대면 라이브 과정입니다.
필수는 아니오나 과정 수강 시 캠 활성화 요청 드립니다.

문의센터

[판교 교육장] 031-606-9337, [가산 교육장] 02-6278-9353

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