본 과정은 컴퓨터 비전에서 많이 사용되고 있는 모델 논문부터 최신 논문까지 같이 공부하여 모델의 구조를 파악하고 성능 향상까지 시키는 과정입니다. 논문 list를 팀원들과 분담하여 한 주씩 돌아가면서 논문을 발표하고 질의응답 및 토론 형식으로 공부합니다. 그 후에는 같이 코드를 돌려보고 어떻게 성능을 향상시키면 좋을지 같이 논의하여 진행할 계획입니다.
computer vision 논문 리뷰 및 fine tuning
computer vision, Keras, 딥러닝
시작일
20200716
진행일시
매주 목 / 19:30
모집현황

진행장소
강남캠퍼스
시작일
20200716
진행일시

매주 목 / 19:30

모집현황

진행장소

강남캠퍼스

사회적 거리두기 2단계 이상일 경우, ZOOM을 활용하여 온라인으로 진행될 수 있습니다.
학습대상
컴퓨터 비전 모델에 대한 이해와 성능을 향상시키는 방법들을 공부하고 싶으신 분들을 대상으로 합니다.
과목난이도

쉬움 (1단계) ~ 어려움(5단계)

☘️☘️☘️☘️: 충분한 선수지식과 구현 경험을 바탕으로 응용해봅시다.

학습목표
computer vision 모델 논문을 보고 모델의 구조를 이해하고, 모델 성능을 향상시킬 수 있는 실력을 쌓는 것이 최종 목표입니다.
운영방식
computer vision model 논문을 팀원 당 맡아서 발표하고 질의응답 및 코드 실행해보고, 다같이 성능을 어떻게 올릴 수 있을지 방법을 논의하는 형식으로 운영됩니다. 논문은 첫 주차에 분담할 계획이며, 최종적으로 총 11개의 논문을 주제로 스터디를 진행할 것입니다.
선수지식
딥러닝 프레임워크 tensorflow, keras, pytorch를 다룰 수 있어야 하며, 인공지능에 대한 전반적인 개념(supervised learning, overfitting, normalization 등)을 알고 계셔야 합니다.
학습 및 참고자료
딥러닝 개념 사이트 https://datascienceschool.net/view-notebook/661128713b654edc928ecb455a826b1d/
커리큘럼
사전학습 / 이론+실습
주차 학습내용 학습자료
1 주차 풀입스쿨 소개 및 R-CNN 논문 발표, 코드 실행 https://arxiv.org/abs/1311.2524
2 주차 Faster R-CNN 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1506.01497
3 주차 SSD 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1512.02325
4 주차 FPN 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1612.03144
5 주차 RetinaNet 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1708.02002
6 주차 Mask R-CNN 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1703.06870
7 주차 MobileNets 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1704.04861
8 주차 M2Det 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1811.04533
9 주차 FaceNet 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1503.03832
10 주차 EifficientDet 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/1911.09070
11 주차 YOLOv4 논문 발표 및 코드 실행, 성능 향상 방법 논의 https://arxiv.org/abs/2004.10934
퍼실소개
김주은

김주은

안녕하세요. 저는 인공지능 분야 중 컴퓨터 비전에 관심이 많은 김주은입니다. 인공지능 기술의 발전은 빠르게 진행되고 있어 지금도 계속해서 이전보다 더 좋은 성능을 내는 모델이 나오고 있습니다. 좋은 성능의 모델만 가져다 쓰기만 하고 모델에 대한 원리를 이해하지 못하고 있다는 생각이 들어, 이번 모두의연구소 퍼실로 지원하여 논문을 바탕으로 모델에 대해 이해하고 팀원들과 다양한 의견을 가지고 모델의 성능을 향상시키고 싶어 지원하게 되었습니다. 또한, 이번에 제가 퍼실로 활동하면서 같이 공부하는 사람들과 딥러닝 모델에 대해 공부하고 서로의 지식을 공유할 뿐만 아니라 잘못된 지식은 바로 잡아가고 서로가 실력을 쌓을 수 있는 시간이 되었으면 좋겠습니다.

안녕하세요. 저는 인공지능 분야 중 컴퓨터 비전에 관심이 많은 김주은입니다. 인공지능 기술의 발전은 빠르게 진행되고 있어 지금도 계속해서 이전보다 더 좋은 성능을 내는 모델이 나오고 있습니다. 좋은 성능의 모델만 가져다 쓰기만 하고 모델에 대한 원리를 이해하지 못하고 있다는 생각이 들어, 이번 모두의연구소 퍼실로 지원하여 논문을 바탕으로 모델에 대해 이해하고 팀원들과 다양한 의견을 가지고 모델의 성능을 향상시키고 싶어 지원하게 되었습니다. 또한, 이번에 제가 퍼실로 활동하면서 같이 공부하는 사람들과 딥러닝 모델에 대해 공부하고 서로의 지식을 공유할 뿐만 아니라 잘못된 지식은 바로 잡아가고 서로가 실력을 쌓을 수 있는 시간이 되었으면 좋겠습니다.

시작일 : 20200716
총11주 * 2시간 진행
231,000원

풀잎스쿨 신청 및 결제를 위해서 로그인을 해주세요