클래스 소개
강의소개
커스텀 모델의 생성은 기본 패키지 모듈의 이해에서부터 시작합니다.
어떤 것을 학습할 때에도 가장 기본적인 것부터 실습하며 차근차근 응용하며 그 영역을 확장해 나가듯이
본인이 만들고 싶은 명확한 목표가 있다면 그것의 밑바탕이 되는 기본 구조부터 이해를 시작해야합니다.
이 강의에서는 여러분이 만들고 싶은 모델을 위해 가장 기본부터 시작하였습니다.
사물을 인식하는 Object Detection의 원리를 활용하여 나만의 데이터셋을 구성한 뒤
학습된 모델은 높은 정확도로 해당 사물을 인식하게 됩니다.
여러분이 원하는 인디케이터 생성은 막연한 꿈이 아닐 것입니다.
어떤 것을 학습할 때에도 가장 기본적인 것부터 실습하며 차근차근 응용하며 그 영역을 확장해 나가듯이
본인이 만들고 싶은 명확한 목표가 있다면 그것의 밑바탕이 되는 기본 구조부터 이해를 시작해야합니다.
이 강의에서는 여러분이 만들고 싶은 모델을 위해 가장 기본부터 시작하였습니다.
사물을 인식하는 Object Detection의 원리를 활용하여 나만의 데이터셋을 구성한 뒤
학습된 모델은 높은 정확도로 해당 사물을 인식하게 됩니다.
여러분이 원하는 인디케이터 생성은 막연한 꿈이 아닐 것입니다.
상세 과정
이러한 내용들로 진행됩니다.
1. 데이터 수집
웹 스크롤링, 촬영,Trainsets와 Testsets구상
2. 데이터 전처리
불량데이터 제거(수작업), 이미지 증식, 자동화 함수(Resize,Load,Label)
3. 모델생성
전이학습(VGG16,VGG19)
4. 커스터마이징
다양한 파라미터 적용
5. Model Serving
R Shiny, 사용자친화적 인터페이스 구성
강의 맛보기
필요한 선수지식
머신러닝과 딥러닝의 기본적 이론을 바탕으로 진행합니다.
Python 언어로 구현하였으며 패키지 모듈을 불러오고 사용하는 법을 어느정도 숙지하셨다는 것을 전제로 합니다.
강의에서 필요한 패키지나 github의 repository를 이용,설치법을 설명합니다.
Python 언어로 구현하였으며 패키지 모듈을 불러오고 사용하는 법을 어느정도 숙지하셨다는 것을 전제로 합니다.
강의에서 필요한 패키지나 github의 repository를 이용,설치법을 설명합니다.
수강기간 / 환불정책 안내
학습 규정 안내- 본 클래스는 10차시, 3시간 분량으로 구성되어 있으며,
일 1시간 내외의 학습 시간을 기준으로 1주(7일) 수강시 완강이 가능한 구성입니다. - 해당 클래스는 사전 공지 없이 콘텐츠 내용, 가격, 할인 정책등이 변동 될 수 있습니다.
(1) 총 학습시간
- 기본수강기간(유료수강기간)은 최초 1개월 (30일)이며,
기본수강기간 이후부터는 무제한(무료) 학습 기간이 적용됩니다. (연장신청, 2년단위) - 유/무료 수강기간 모두 동일한 환경으로 학습이 가능합니다.
- 수강 시작일(유료 수강기간)은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 ‘내 강의실’을 통해 확인 가능합니다.
- 이지업클래스의 사정으로 인해 수강 시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼의 수강기간이 연장됩니다.
(2) 환불 규정
- 이지업클래스의 환불규정은 아래와 같습니다.
* 전액환불- 수강 시작 후 14일 이내, 5차시 & 5%(시간) 미만 수강 시
- 수강 시작 후 14일 이내, 10차시 & 10% 미만 시간 수강시: 실 결제금액의 2/3을 환불
- 수강 시작 후 14일 이내, 15차시 & 15% 미만 수강시: 실 결제금액의 1/3을 환불
- 요청일 기준 수강 시작 후 15일 초과 또는 15차시 또는 15% 이상 수강시 : 환불금액 없음
(3) 주의 사항
- 본 강의는 상황에 따라 사전 공지나 안내 없이 할인이 조기 마감 또는 연장 될 수 있습니다.
- 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 사전 안내 없이 종료될 수 있습니다.
- 무제한 강의의 경우, 내 강의실 수강기간 연장 신청을 통해 무제한으로 연장 가능합니다.
- 구매한 무제한 강의의 연장 진행을 하지 않아 종료될 경우 복구 되지 않습니다.
- 강의 컨텐츠는 향후 이지업클래스의 사정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다
강사소개
Team LKYJ를 소개합니다.
Team LKYJ - ITWILL 빅데이터&머신러닝 전문가 양성과정 20기
이신성 - 경제학과
icevreamn2@gmail.com
딥러닝으로 요람에서 무덤까지
icevreamn2@gmail.com
딥러닝으로 요람에서 무덤까지
김정민 - 메카트로닉스과
rlawjdals113@naver.com
비전공자의 코딩여행
rlawjdals113@naver.com
비전공자의 코딩여행
김미승 - 금융학과
miseung.hailey@gmail.com
코딩 도장 깨는 자
miseung.hailey@gmail.com
코딩 도장 깨는 자
양건준 - 경영학과
skysk8er@naver.com
신발과 코딩 덕후
skysk8er@naver.com
신발과 코딩 덕후
정희원 - 전자공학과
jheewon97@naver.com
코딩하는 겜덕후
jheewon97@naver.com
코딩하는 겜덕후
커리큘럼
| Introduction | |
| 01 데이터셋 구성 개요 | |
| 02 패키지설치_웹스크롤링 | |
| 03 VGGnet 이론 | |
| 04 jupyter전처리 | |
| 05 colab 구성 | |
| 06 Rshiny | |
| 07 Yolo 이론 | |
| 08 Labeling | |
| 09 Realtime Object Detection |