강의 목차

총 20강으로 구성되어있습니다. 해당 강의의 목차 및 업데이트 예정일은 강의 제작 상황에 따라 변동될 수 있습니다.

• 1

  Deep Learning 기초 - AI 정의와 분류&발전의 역사

  0:34:06

• 2

  Deep Learning 기초 - ML&DL의 동작원리

  0:32:37

• 3

  Deep Learning 기초 - DL기본이론과 PyTorch를 활용한 개발방법

  0:55:01

• 4

  ★실습예제1★ 당뇨병 진단 PyTorch 모델링 실습 (회귀분석)

  0:32:49

• 5

  ★실습예제2★ 유방암 진단 PyTorch 모델링 실습 (이진분류)

  0:16:53

• 6

  ★실습예제3★ 와인 품종 분류 PyTorch 모델링 실습 (다중분류)

  0:13:44

• 7

  이미지 데이터처리(Image Processing)

  0:28:29

• 8

  ★실습예제4★ OpenCV 이미지 데이터 처리 실습

  0:16:20

• 9

  이미지 딥러닝 - CNN 딥러닝 기초

  0:29:06

• 10

  ★실습예제5★ CNN 기초 모델링 실습

  0:14:44

• 11

  이미지 딥러닝 - CNN딥러닝 Advanced

  0:36:55

• 12

  ★실습예제6★ CNN 딥러닝 Advanced실습①

  0:18:04

• 13

  ★실습예제7★ CNN 딥러닝 Advanced실습② - Transfer Learning

  0:09:47

• 14

  Object Detection 기초

  0:21:43

• 15

  Classic Object Detection Model

  0:15:41

• 16

  2-stage Object Detection Model

  0:36:12

• 17

  1-stage Object Detection Model

  0:37:20

• 18

  반도체 불량분석 개요 소개

  0:14:46

• 19

  Object Detection Transfer Learning

  0:18:17

• 20

  ★실습예제8★ 반도체 공정 이미지 불량 탐지 모델링 실습

  0:16:22