*** AI ENgineer 양성과정 중급과정을 이수했거나,
    컴퓨터 전공자 / 파이썬으로 머신러닝을 다뤄본 학생을 대상으로 하는 캠프 ****

 

- 참여 방법 : 캠프 참여를 희망하는 학생은 계획안 내용을 잘 보시고,
               센터로 먼저 유선 연락 부탁드립니다.
               공학교육혁신센터 김지오 연구원 02-910-5293 (업무시간 09:30~16:00 / 점심시간 12:00~13:00)
 

- 서류 마감 일시: 8/17(화) 10:00

 

2021 AI Engineer 양성과정 (고급) 계획(안)

 

 

 

□ 목적 및 과정 소개

ㅇ 딥러닝을 활용한 Image classification과 Object detection을 이해합니다.

 

ㅇ YOLO를 위한 데이터셋을 촬영하고, 데이터를 증대시키고, 학습하는 방법을 이해합니다.

 

ㅇ YOLO의 학습 결과를 분석하여 인식율을 올릴 수 있는 방법을 이해합니다.

 

ㅇ YOLO를 활용하여 AI스캐너를 구현합니다.

 

 

 

□ 개요

ㅇ 프로그램명 : 2021 AI Engineer 양성과정

 

ㅇ 주요내용

1. 고급 : 딥러닝을 통해 YOLO를 활용하여 데이터 분석 후 구현

가. 기간 : 2021. 8. 23. ~ 8. 27. (월 ~ 금, 총 35시간)

나. 교육방법 : 비대면 스트리밍 (zoom 활용)

다. 교육인원 : 28명 (2021 AI Engineer 양성과정 (중급) 수료자, 컴퓨터 전공자, 파이썬 프로그램으로 머신러닝 경험자)

 

 

□ 프로그램 일정

ㅇ 고급 일정

기간	주제	시간	학습내용
8/23	딥러닝의 기본 이미지 분류와 객체인식의 이해 YOLO의 이해	7H	딥러닝의 이해 CNN의 이해 이미지 분류와 객체 인식의 이해 YOLO의 이해(논문 중심)
8/24	YOLO 데이터셋 제작 환경 이해 YOLO 데이터셋 생성	7H	YOLO 개발환경 구성(YOLO V4와 YOLO MARK) 간단한 데이터셋을 활용하여 YOLO 데이터셋 학습환경 테스트 객체 인식을 위한 문제의 정의 객체 인식을 위한 데이터셋 제작 방법
8/25	YOLO 데이터셋의 생성과 보완 OPENCV를 활용한 데이터 증대	7H	YOLO 데이터셋 제작 실습 YOLO 학습시 발생하는 다양한 에러 이슈 확인 OPENCV를 활용한 데이터 증대 방법
8/26	YOLO 데이터셋 추가 PyQT5를 활용한 AI스캐너 구현	7H	영상을 통한 YOLO 학습 결과 테스트 및 보완 데이터셋 구성의 문제점 파악 PyQT5 이해 PyQT5를 UI 디자인 및 코드 구성 AI 스캐너 기능 구현
8/27	YOLO 최종 결과 평가 및 데모	7H	성능 측정 방법(Accuracy, Recall, Precision, F1 Score) 데모를 통한 시연

 

 

* 고급 과정과 관련한 추가 안내 메일

 

         AI 초급or중급에 참여하신 여러분 안녕하세요, 박희진 강사입니다.

쉽지 않은 과정 함께 하느라 고생 많으셨습니다. 자랑스럽게 생각하고 있습니다.

8월 23일부터 열리는 '인공지능 고급' 과정은 지금까지 달려온 초급과 중급과정의 최종 목적이라고 할 수 있는 가장 실질적이고 중요한 과정입니다.

여러분들께서 인공지능과 직간접적으로 관련된 직무를 수행하거나 입사 지원을 할 때, 인공지능의 기초적인 이론과 실습(중급도 기초적인 실습입니다.)만으로는 많은 부족함을 느끼게 될 것입니다.

인공지능의 Key는 결국 데이터이기 때문입니다.
인공지능 고급 과정에서 우리는 데이터셋을 직접 만들어 볼 것입니다.

인공지능(영상인식)을 위한 좋은 신경망을 준비했다 하더라도 데이터셋을 잘 만들지 못하면, 우리가 기대하는 성능을 얻기 어렵습니다. 현업에서 객체인식(object detection) 문제를 풀기 위해서, '검증된 신경망 네트워크'는 쉽게 구할수 있지만, '데이터셋'은 직접 만들어야하는 경우가 대부분입니다. 그래서 인공지능 엔지니어의 당락은 데이터셋 구성능력에 있다 해도 과언이 아닙니다.

함께하는 5일의 짧은 시간동안 여러분은 2021년 현재 인공지능 현업에서도 희귀하고 대기업 교육에서도 찾아보기 힘든, '높은 인식율을 위한 데이터셋을 만드는 노하우'를 배우게 될 것입니다.
 
인공지능 중급과정을 이수하지 못하셨더라도 괜찮습니다! 함께하면서 경험하고 조별로 협업하면서 경험해보는 것이 중요합니다.

비대면이지만 고성능 노트북 장비 대여와 Colab Pro를 유료 구독하게 도와드릴 것입니다. 로컬과 클라우드컴퓨팅을 사용하여 알차고 실용적인 교육이 이루어질 예정이니

모두 다시 뵐 수 있기를 바랍니다!