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전체교육일정

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교육일정
교육기간
2일
교육금액
800,000원(면세)
전체일정보기 수강신청

교육개요

이미지 캡셔닝 마스터 클래스를 통해 AI가 시각적 세계를 어떻게 이해하고, 설명하는지 배웁니다. 데이터 전처리부터 모델 구조, 훈련 방법, 최적화 전략까지, 이론과 실습을 병행하며 깊이 있는 지식을 쌓을 수 있습니다. 모델 평가와 실무 적용을 위한 고급 기술도 마스터하게 됩니다. 미래의 AI 분야를 선도할 여러분의 변화와 성장을 이 과정이 함께합니다. AI 시대를 앞서갈 준비가 되셨나요? 지금 바로 도전하세요!



교육목표

이미지 캡셔닝의 기본 원리부터 심화 기법까지 습득하고, 실무 프로젝트에 적용할 수 있는 전문 능력 개발합니다.



강의내용

[Chapter1. 이미지 캡셔닝의 기초와 중요성]
· 학습 목표
이미지 캡셔닝의 기본 개념과 중요성을 이해합니다.
· 주요 내용
1. 이미지 캡셔닝 정의와 역사
2. 캡셔닝의 주요 응용 분야 및 사례

[Chapter2. 데이터 처리 및 모델 준비]
· 학습 목표
이미지 캡셔닝에 필요한 데이터를 준비하고 전처리하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 이미지 및 캡션 데이터 수집과 전처리 방법
2. 데이터셋 분할 및 어노테이션 기법

[Chapter3. 이미지 캡셔닝 모델의 구조]
· 학습 목표
이미지 캡셔닝을 위한 주요 모델 구조를 이해합니다.
· 주요 내용
1. CNN과 RNN을 이용한 기본적인 모델 구조
2. 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 모델의 적용

[Chapter4. 모델 훈련 및 성능 최적화]
· 학습 목표
이미지 캡셔닝 모델을 효율적으로 훈련시키고 성능을 최적화하는 방법을 습득합니다.
· 주요 내용
1. 효과적인 손실 함수 선택과 학습률 설정
2. 정규화 기술과 데이터 증강을 통한 모델 일반화

[Chapter5. 평가 및 실무 적용]
· 학습 목표
훈련된 모델을 평가하고 실무 프로젝트에 적용하는 능력을 향상합니다.
· 주요 내용
1. BLEU와 METEOR 등의 평가 지표 활용
2. 실무 프로젝트를 위한 모델 튜닝 및 디버깅 방법