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image for course Deep Learning Onramp

Deep Learning Onramp

MATLAB®의 영상 분류 문제에 대한 딥러닝의 기본 사항을 학습할 수 있습니다. 전문가가 훈련시킨 심층 신경망을 사용하고, 신경망을 사용자 지정하여 영상을 미리 정의된 범주로 그룹화할 수 있습니다.

교육과정 모듈

소개

딥러닝 개념 및 교육과정에 대해 알아봅니다.

강의 내용:
  • 영상 인식을 위한 딥러닝

사전 훈련된 신경망 사용하기

이미 생성되어 훈련된 신경망을 사용하여 분류를 수행합니다.

강의 내용:
  • 교육 예제 - 여러 개의 영상에서 사물 식별하기
  • 예측하기
  • CNN 아키텍처
  • 예측 결과 살펴보기

영상 데이터 세트 관리하기

지정된 신경망에서 사용할 수 있도록 영상을 정리하고 처리합니다.

강의 내용:
  • 영상 데이터저장소
  • 입력값으로 사용할 영상 준비하기
  • 데이터저장소의 영상 처리하기
  • 하위 폴더를 사용하여 데이터저장소 만들기

전이 학습 수행하기

영상을 지정된 클래스로 분류하도록 사전 훈련된 신경망을 수정합니다.

강의 내용:
  • 전이 학습이란?
  • 전이 학습에 필요한 구성요소
  • 훈련 데이터 준비하기
  • 신경망 계층 수정하기
  • 훈련 옵션 설정하기
  • 신경망 훈련시키기
  • 성능 평가하기
  • 전이 학습 요약

결론

다음 단계를 알아보고 본 교육과정에 대한 사용자 의견을 제공합니다.

강의 내용:
  • 프로젝트 - 회충의 생사 여부 확인
  • 추가 학습 자료
  • 설문 조사

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Machine Learning Onramp

분류 문제에 대한 실용적인 머신러닝 방법의 기본 사항을 학습할 수 있습니다.

Reinforcement Learning Onramp

경험으로부터 학습하는 지능형 제어기를 만들기 위한 기본 사항을 익힐 수 있습니다.

MATLAB Onramp

MATLAB의 기본 사항을 빠르게 학습할 수 있습니다.

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