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NEW 데이터 사이언스 인공지능
AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트
21명이 수강하고 있어요.

30%

69,300원

99,000원
지식공유자 : AISchool
총 37개 수업˙총 5시간 50분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
이 강의는 멘토링 신청이 가능합니다.
멘토링은 수강 신청과 별개로 운영되며, 수강생이 아니어도 신청할 수 있습니다.
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초급자를 위해 준비한
[인공지능, 취업 · 이직] 강의입니다.

TensorFlow 활용 우수사례인 airbnb 데이터 사이언스팀의 Amenity Detection 프로젝트를 클론 프로젝트로 진행해보고 이 진행경험을 GitHub 블로그로 정리해서 AI 포트폴리오를 만들 수 있는 강의입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
최신 Object Detection 모델인 CenterNet을 이용한 Object Detection 프로젝트 진행경험
글로벌 IT 기업인 Airbnb 데이터 사이언스팀에서 수행한 프로젝트와 동일한 클론 프로젝트 경험
GitHub Pages를 이용한 나만의 AI 포트폴리오 페이지 만들기

AI 프로젝트 경험을 쌓고 싶다면? 👩‍💻
클론 프로젝트 + 깃헙 블로그 제작까지!

수강 전 확인해주세요!

해당 커리큘럼 목록

<차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원> 섹션 11
<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 1

  • Object Detection 문제영역 소개
  • Object Detection Metric - IoU, mAP
  • Object Detection Datasets – Pascal VOC, MS COCO, KITTI, Open Images
  • CenterNet

<차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원> 섹션 12

  • TFRecord의 개념 및 TFRecord 학습의 필요성
  • TensorFlow 2.0을 이용한 TFRecord 파일 읽고(Read) 쓰기(Write)
  • Custom Dataset 실습 1 - Custom Dataset을 TFRecord로 쓰고(Write) 읽어보기(Read) 실습
  • Custom Dataset 실습 1 - Custom Dataset을 TFRecord로 쓰고(Write) 읽어보기(Read) 실습 Solution
  • TensorFlow Object Detection API 소개
  • TensorFlow Object Detection API를 이용한 Custom Dataset 트레이닝 과정 소개
  • Oxford Pet-IIIT 데이터셋 트레이닝 과정에 필요한 요소 리뷰(pbtxt, config) & Oxford Pet-IIIT 데이터셋 TFRecord 변환 코드리뷰
  • Faster R-CNN을 이용한 Oxford Pet-IIIT 데이터셋 학습 코드리뷰 - Training
  • Faster R-CNN을 이용한 Oxford Pet-IIIT 데이터셋 학습 코드리뷰 - Evaluate

AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트

Airbnb 데이터 사이언스 팀의 프로젝트를 따라 제작하며 AI 프로젝트 진행 경험, GitHub 블로그를 통한 AI 포트폴리오 홈페이지 제작 두 가지를 한번에 준비할 수 있습니다.

  • Airbnb Amenity Detection 프로젝트 클론을 통해, 최신 Object Detection 모델인 CenterNet을 이용한 프로젝트를 따라해볼 수 있습니다.
  • 취업 및 이직을 위한 AI 포트폴리오를 준비하고 계신 분들이라면, 이번 프로젝트를 통해 AI 프로젝트 진행 경험을 쌓을 수 있게 됩니다.
  •  Github 포트폴리오 블로그를 제작해 클론 프로젝트를 게시하는 과정까지 경험해보세요!

지식공유자의
다른 강의가 궁금하다면?

YOLO 구현으로 배우는
딥러닝 논문 구현
with TensorFlow 2.0 (클릭)

TensorFlow
Object Detection
API 가이드 Part1 (클릭)

차량 번호판 인식 프로젝트와
TensorFlow로 배우는
딥러닝 영상인식 올인원 (클릭)

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
AI 포트폴리오 블로그를 만들고 싶으신 분
AI 엔지니어로 취업이나 이직을 원하시는 분
AI 프로젝트 진행 경험을 쌓고 싶으신 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
Python 사용경험
선수강의 [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 혹은 [차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원] 수강경험

안녕하세요
AISchool 입니다.
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커리큘럼 총 37 개 ˙ 5시간 50분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 클론 프로젝트와 AI 포트폴리오 소개 - 클론 프로젝트를 통한 학습과 AI 포트폴리오의 필요성을 살펴보자
AI 포트폴리오의 필요성과 장점 미리보기 19:55
AI 클론 프로젝트의 필요성과 장점 10:23
섹션 1. airbnb 클론 프로젝트 소개 - 수업에서 진행할 airbnb 클론 프로젝트에 대해 살펴보자
섹션 2. Object Detection 기초 - Object Detection 문제영역의 기본 개념들을 살펴보자
Object Detection 문제영역 소개 05:08
Object Detection Metric - IoU, mAP 12:51
Object Detection Datasets – Pascal VOC, MS COCO, KITTI, Open Images 06:30
섹션 3. 딥러닝 Object Detection 모델들 - 딥러닝 Object Detection 모델들의 구조를 학습해보자
CenterNet 15:32
섹션 4. 복잡한 설치가 필요없는 간편한 실습환경 - Google Colab 소개
Google Colab 소개 06:45
섹션 5. TensorFlow Object Detection API - TensorFlow Object Detection API 사용법을 살펴보자
TensorFlow Object Detection API 소개 10:28
TensorFlow Object Detection API를 이용한 Custom Dataset 트레이닝 과정 소개 07:51
섹션 6. 클론 프로젝트를 진행을 위한 학습순서 - Amenity Detection 클론 프로젝트 진행을 위한 학습순서를 살펴보자
Amenity Detection 클론 프로젝트 진행을 위한 학습순서 소개 05:49
섹션 7. TFRecord - Custom Dataset 학습을 위한 사전지식 TFRecord 변환을 연습해보자
TFRecord의 개념 및 TFRecord 학습의 필요성 05:06
TensorFlow 2.0을 이용한 TFRecord 파일 읽고(Read) 쓰기(Write) 08:23
Custom Dataset 실습 1 - Custom Dataset을 TFRecord로 쓰고(Write) 읽어보기(Read) 실습 04:34
Custom Dataset 실습 1 - Custom Dataset을 TFRecord로 쓰고(Write) 읽어보기(Read) 실습 Solution 06:03
섹션 8. Oxford IIIT-Pet Dataset 예제를 통해 TensorFlow Object Detection API를 이용한 Custom Dataset 학습법을 익혀보자
Oxford Pet-IIIT 데이터셋 트레이닝 과정에 필요한 요소 리뷰(pbtxt, config) & Oxford Pet-IIIT 데이터셋 TFRecord 변환 코드리뷰 11:08
Faster R-CNN을 이용한 Oxford Pet-IIIT 데이터셋 학습 코드리뷰 - Training 15:56
Faster R-CNN을 이용한 Oxford Pet-IIIT 데이터셋 학습 코드리뷰 - Evaluate 17:53
섹션 9. airbnb 클론 프로젝트 - Amenity Detection Training을 위한 구성요소들을 학습해보자
실습 1 - 데이터 준비 - 학습을 위한 Google Open Images Dataset 다운로드 13:47
실습 2 - 전체 이미지에서 Amenity 30개 class가 포함된 이미지만 선별하기 15:32
실습 3 - Train 데이터셋에서 30 Amenity Class Parsing하기 03:00
실습 4 - Amenity 30개 class에 대한 pbtxt 파일 생성 03:31
실습 5 - Amenity 데이터 TFRecord 변환하기 14:24
실습 6 - Amenity Detection을 위한 config 파일생성 07:39
섹션 10. Amenity Detection Training 시작하기
장시간 Training이 필요한 Colab 실습 진행시 유의사항 12:17
실습 7 - pbtxt, config, tfrecord를 이용한 CenterNet을 이용한 Amenity Detection Training 18:24
실습 8 - 파일 용량 조절 & Google Drive 휴지통 비우기 05:29
섹션 11. Amenity Detection Evaluation - Training 결과를 정량적/정성적으로 분석해보자
실습 9 - CenterNet Amenity Detection Training 결과 Evaluation 22:01
섹션 12. GitHub 포트폴리오 블로그 만들기 - 작업내역을 GitHub 블로그로 정리해서 공개적으로 게시해보자
GitHub 블로그 소개 - GitHub Pages, Jekyll 06:36
GitHub 회원가입 01:47
AI 포트폴리오 블로그 만들기 - GitHub 계정 연동 미리보기 04:49
aboutme.md 파일 수정하기 06:15
avatar-icon.png 수정하기 03:23
_config.yml 파일 수정 - Title & 홈페이지 URL & 메일주소 & GitHub 링크 수정하기 04:57
post 수정하기 05:40
섹션 13. 더 공부할 것들 - 더많은 프로젝트를 통해 나만의 AI 포트폴리오를 발전시켜보자
더 공부할 것들 - 추가적인 AI 프로젝트 진행방향 가이드 09:19
강의 게시일 : 2021년 07월 16일 (마지막 업데이트일 : 2021년 07월 16일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
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