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Pytorch로 배우는 Jetson Nano 임베디드 CNN 기초 2회차
등록일 : 2023-01-04
교육훈련분류, 교육훈련수준, 교육기간, 교육시간, 교.강사, 정원, 수강료, 교육장, 특이사항, 문의신청 등의 내용을 포함한 표
교육훈련분류 향상
교육훈련수준 기초
교육기간 2023년 12월 08일(금) ~ 2023년 12월 09일(토)
교육시간 16
교·강사 전문외부강사
정원 20명
수강료 무료
교육장 본원 창업동 제4교육장
특이사항 중소&벤처기업 재직자 대상 (※ 대기업 재직자 및 기업주대표 신청 불가능)
문의신청 신청 : champb@keti.re.kr T. 031-789-7137, 7133
교육훈련목표
Nvidia의 모바일 GPU인 젯슨 나노 계열 임베디드 보드와 파이썬 프로그램, 파이토치 딥러닝 프레임워크를 기반으로 합성곱 신경망을 활용할 수 있는 기초 능력을 배양한다. 본 훈련과정을 통하여 인공지능 신경망의 기초인 회귀모델과 퍼셉트론의 기초를 이해하고 딥러닝 프레임 워크인 파이토치를 이용한 딥러닝 모델 프로그래밍과 임베디드 GPU 보드에서 구현함으로써 인공지능 응용 프로그램의 기획 및 개발에 필요한 기술요소를 분석하고 사양 및 인공지능 모델을 명세화하는 것을 목표 로 한다.
교육내용

※ 접수 취소의 경우 시작일 기준 2일 전까지만 가능하며, 취소시 담당자에게 연락 요망

○ 주요훈련내용

인공지능 관련 기초 파이썬 프로그래밍 / 파이토치 딥러닝 프레임워크 / Nvidia Jetson nano 기초 CNN 구현


훈련과정 시간표

시간

 

일자

1교시

2교시

3교시

점심

시간

4교시

5교시

6교시

7교시

8교시

1

시간

누적

시간

09:00

09:50

10:00

10:50

11:00

11:50

11:50

13:00

13:00

13:50

14:00

14:50

15:00

15:50

16:00

16:50

17:00

17:50

1일차

Jetson Nano 환경 설정

1) Nano 이미지 OS 설치

2) 개발환경 설치

Jetson Nano 설정

1) 원격접속 설정

2) 기능 사용해보기

 

 

파이썬 기초 및 실습

1) 파이썬 구문 구조

2) 파이썬 데이터 유형

3) Numpy모듈

파이토치 기초 및 실습 with Nano

- Numpy와 파이토치

8

8

2일차

파이토치 기초 및 실습 with Nano

선형회귀

- 단순 선형회귀 알고리즘 구현

다중 선형회귀 알고리즘 구현

 

파이토치 기초 및 실습 with Nano

1) 로지스틱 회귀

2) 소프트맥스 회귀

필기체 숫자 인식 구현 실습

- 신경망 기초

- MNIST 알고리즘 이해

- 소프트맥스 회귀 MNIST 구현

- CNN MNIST 구현

Deep CNN MNIST 구현

8

16

 

 

참조교육훈련

첨부파일

신청방법

"수강하고자 하는 훈련과정에 대한 개인정보동의서 및 협약서 양식 작성"하여 메일로 champb@keti.re.kr 로 신청
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