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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