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딥러닝으로 만든 암석식별머신

달암석의 이미지 분류 모델을 파이썬과 파이토치를 사용하고 ResNet50을 사용하여 전이학습 모델을 만드는 방법과 코딩하지 않고 마이크로소프트의 애저(Azure) 클라우드에 있는 커스텀비전이라는 도구를 사용하여 모델을 만드는 방법을 배우는 과정입니다.

강의 차수

15강

동영상 개수

16개

난이도

고급

소요 시간

7시간 19분18초

009

  • NASA의 달 탐사에서 우주 비행사가 수집한 암석 사진 데이터를 사용하여 수집해야 하는 암석 종류를 컴퓨터에 학습시키고, 학습된 컴퓨터는 우주 비행사 대신 암석 식별을 해준다. 이로써 2024년 시행되는 아르테미스 달 탐사에서는 암석 식별 머신을 사용할 것이다.

  • 본 강의에서는 AI와 다양한 딥 러닝 종류를 알아본다. 퍼셉트론, MLP, CNN에 대해 공부하고 특히 CNN 중에서 ResNet50 사용하여 모델을 구현할 것이다. pytorch 라이브러리는 AI 모델을 만드는데 필요한 다양한 클래스와 함수를 포함하고 있어 우리는 이것을 사용하여 AI 모델을 구축하고 평가한다.

  • 달암석인 현무암과 고지대암석의 이미지를 분류하는 암석 식별 머신을 딥 러닝을 사용해서 만든다.

조만간 업데이트 예정입니다.

  1. 데이터 모델링 주제 정하기
  2. 인공지능에서 퍼셉트론의 탄생
  3. 다층 퍼셉트론의 작동원리
  4. 이미지 처리의 강자 CNN
  5. 사전학습된 ResNet50 모델
  6. 인간과 AI의 암석식별 방법
  7. 비주얼 스튜디오 코드 설치
  8. 아나콘다 설치와 암석 데이터
  9. 입력 데이터 조정과 로드
  10. 암석 이미지 출력
  11. ResNet50 수정하기
  12. 모델 학습시키기
  13. 모델 평가하기
  14. 모델 예측하기
  15. 커스텀 비전으로 암석식별머신 만들기
  16. 커스텀 비전으로 실습하기