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    강좌소개

    • 강좌소개
    • 딥러닝 분야에서 가장 인기 있는 주제인 생성 모델에 대해서 공부하고 그 중에서 가장 각광 받고 있는 주제인 적대적 생성망(GAN)의 개념을 학습한다.
    • GAN의 기초 모델인 DCGAN, WGAN, CGAN, BiGAN의 개념을 공부하고 그 구현 예를 실습한다.
    • GAN의 발전 모델인 Cycle GAN, Star GAN, Style GAN의 개념을 공부하고 그 구현 예를 실습한다.
    • 전통적인 시각적 문제인 얼굴 합성, 초해상화, 노이즈 제거, 예술 효과 표현 등의 분야에서 GAN이 사용되는 해결방법에 대해서 학습한다.


    • 강좌 운영 계획


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    • 강좌 수강 정보
    • 이수/평가정보


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    미리보기
    강좌운영진
    • 민경하 교수

      • 현) 상명대학교 SW융합학부 컴퓨터과학전공 교수
      • 전) 상명대학교 SW중심대학 사업단 AI 인증 센터장
      • 포항공과대학교 컴퓨터공학과 박사
      • 한국 컴퓨터그래픽스학회 이사
      • 한국 컴퓨터게임학회 이사
      • e-mail : minkh@smu.ac.kr

    • 김시진 TA

      • 상명대학교 일반대학원 스포츠ICT융합학과
      • e-mail : 202531030@sangmyung.kr

    • 상명대학교 교수학습혁신센터(서울)

      • 전화 : 02-2287-5349

    자주묻는질문

    Q 실습을 해보고 싶은데 GPU 서버가 없습니다. 어디서 실습을 할 수 있나요?

    A 구글의 'Colab'을 통해 브러우저 내에서 파이썬 스크립트를 작성하고 실행할 수 있습니다. GPU를 무료로 사용할 수 있다는 장점이 있으니 Colab으로 실습을 해보면 좋을 것 같습니다.

    Q 컴퓨터 비전 논문을 찾아볼 수 있는 유명학회는 어디가 있나요?

    A CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPs, AAAI, ICML, ICLR 등이 있습니다. 민경하 교수님의 수업을 먼저 들은 후, 관심있는 분야가 따로 생긴다면 학회에 들어가서 논문을 살펴보는 것도 좋은 방법입니다.

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공심화

    운영기관 상명대학교

    이수증 발급

    주차 15 주

    학습인정시간 16시간 28분 (15시간 52분)

    수강신청기간 26.02.16 ~ 26.04.12

    강좌운영기간 26.04.06 ~ 26.07.19

    전화번호 02-2287-5349

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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