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과정 소개

인공지능 비정형 데이터 분석 활용

과정상세

  • 강좌명 : 인공지능 비정형 데이터 분석 활용
  • 훈련 기간 : 30일 , 30 시간
  • 인공지능의 비정형데이터 분석에 대한 구체적인 사례를 통한 실습을 진행하는 과정으로 딥러닝 이미지 분석의 개념 및 사례를 소개 한다.
    이미지 데이터의 전처리와 파이썬, 텐서플로우의 이미지 분류 실습, 객체 탐지 모델 씰습, 이미지 세그맨테이션을 실습한다
    또 딥러닝 텍스트 분석의 개념을 이해하고 딥러닝 데이터의 전처리-분류-생성-요약의 과정을 학습한다.

차시별 내용

차시 강의내용
1딥러닝 이미지 분석 개념
2이미지 분석 사례
3이미지 분석 실습 (1) - Python 이미지 다루기
4이미지 분석 실습 (2) - 딥러닝 손글씨 분류
5이미지 분석 실습 (3) - 자신의 손글씨 분류해보기
6딥러닝 이미지 분석 아키텍처
7이미지 분석 실습 (4) - 아키텍처 이용 (VGG16)
8이미지 분석 실습 (5) - 아키텍처 이용 (ResNet, Efficient Net)
9이미지 분석 실습 (6) - 분류 모델 관심영역 추출 (CAM)
10이미지 분석 실습 (7) - 분류 모델 관심영역 추출 (LIME)
11객체 탐지와 세그멘테이션
12이미지 분석 실습 (8) - 객체 탐지 모델 (Yolo v5)
13이미지 분석 실습 (9) - 이미지 세그멘테이션 (U-net)
14딥러닝 이미지 분석 - Annotation tool, Style Transfer
15이미지 분석 실습 (10) - StyleTransfer
16텍스트 분석 개념
17텍스트 분석 개념(임베딩)
18텍스트 분석 사례
19텍스트 분석 실습(가짜뉴스 - EDA)
20텍스트 분석 실습(가짜뉴스 분류) - Pre Trained Embedding 이용
21텍스트 분석 실습(가짜뉴스 분류) - Embedding 학습
22텍스트 분석 실습(악성댓글 분류) - 베이스라인 모델링
23텍스트 분석 실습(악성댓글 분류) - 심화 모델링
24텍스트 분석 실습 - KoBert를 이용한 감정 분석
25텍스트 분석 실습(트위터 감정 분류) - Kim CNN
26텍스트 분석 실습(트위터 감정 분류) - Kim CNN 심화
27토픽 모델링 개념
28텍스트 분석 실습(토픽 모델링 악성댓글) - LDA
29텍스트 분석 실습 (토픽 모델링 뉴스 헤드라인) - LDA
30텍스트 분석 실습(토픽 모델링) - LMF