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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:
  • 교육과정 개요
  • 개요 및 학습 성과

사전 훈련된 신경망 사용하기

이전에 훈련된 기존 신경망을 사용하여 분류를 수행합니다.

강의 내용:
  • 영상 파일 보기
  • 예측하기
  • 사전 훈련된 신경망 가져오기
  • CNN이란?
  • 예측 결과 평가하기

영상 데이터 세트 관리하기

사전 훈련된 신경망에서 사용할 수 있도록 영상을 정리하고 처리합니다.

강의 내용:
  • 데이터저장소란?
  • 데이터저장소 만들기 및 분류하기
  • 입력 영상 조정하기
  • 영상 처리 과정
  • 데이터저장소의 영상 크기 조정하기
  • 데이터저장소를 사용하여 색 전처리하기
  • 증대 훈련 데이터
  • 하위 폴더를 사용하여 데이터저장소 만들기

전이 학습을 위한 입력 준비하기

새로운 영상 데이터 세트를 분류하기 위해 사전 훈련된 신경망을 업데이트하는 데 필요한 모든 구성요소를 만드십시오.

강의 내용:
  • 전이 학습이란?
  • 전이 학습에 필요한 구성요소
  • 데이터저장소의 영상에 레이블 지정하기
  • 훈련 및 테스트를 위해 데이터 분할하기
  • CNN 계층
  • 클래스 개수 설정하기
  • 훈련 옵션 설정하기

전이 학습 수행하기

심층 신경망을 훈련시키고 평가합니다.

강의 내용:
  • 훈련 수행하기
  • 신경망 훈련시키기
  • 훈련된 신경망 살펴보기
  • 테스트 성능 평가하기
  • 성능 개선하기
  • 혼자 해보기: 회충 분류하기

결론

다음 단계를 알아보고 이 교육과정에 대한 사용자 의견을 제공합니다.

강의 내용:
  • 요약
  • 딥러닝 응용 사례
  • 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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