1. 일정
- 학생 및 산업체 인원 모집 : 2022.07.04 월 ~ 07.30 목
- 온라인 이론/실습 강의(30시간) : 2022.08.01 월 ~ 08.12 금
2. 결과물 제출
- 제출기간 : 2022.08.31 수
- 제출방법 : 공학교육혁신센터 이메일 제출 (icee@daegu.ac.kr)
- 제출서류 : 온라인 교육 학생 만족도 조사
3. 기대효과 및 학습 목표
- 인공지능에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 모빌리티 분야에서의 AI 기술 활용 능력을 배양하고자 함
- 딥러닝 입문자를 위한 기초이론교육 및 대면 실습을 통해 AI 기술의 실무적 역량을 갖춤
- 최신 딥러닝 기술(CNN, RNN, AlexNet 등)을 학습함으로써 실무 현장에서의 실전 기술을 보유하도록 함
전공역량강화
2022 신기술 창의융합 단기교육 (주행환경 자동 인식 기술)
- 전체 학생
- 전체 학년/전체 성별
- 전체 학과
-
전공역량강화 (E)실무역량강화 프로그램
-
icee@daegu.ac.kr
-
053-850-5965
-
온라인 LMS 강의실
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세부내용
1. 목적 및 필요성
가. 창의융합형 공학인재양성지원사업의 목표인 차세대 모빌리티 인재 양성에 필요한 AI 신기술 교육(주행환경 자동인식 기술)을 진행하고자 함
나. 지역의 핵심 산업 중 하나인 모빌리티 산업과 관련한 AI 기술에 관심이 있는 학생 및 지역 산업체 인력에게 AI 신기술 교육 기회를 제공함으로써, 미래 모빌리티(Future Mobility) 인재 양성에 도움을 주고자 함
2. 개발 운영 방법
가. 개발: 차세대 모빌리티 산업인력 양성을 위한 AI 이론 및 실습 교육
나. 방법: 원격교육지원시스템을 이용한 온라인 교육 및 현장 실습 교육
다. 주제 및 수강대상
1) 주제: 스마트 모빌리티를 위한 주행환경 자동인식 기술 (강사: 김희철 교수(AI학부))
2) 대상: 대구대학교 재학생 및 모빌리티 가족회사 직원
라. 수업시간: 30시간(전체 온라인 진행)
3. 교육 내용
가. 이론·실습 교육 : 온라인 이론 및 실습 교육(총 30시간, 이론 50%, 실습 50%)
나. 세부 교육내용
| 주차 | 주제 | 시간 | 주요 교육 내용 |
기본 실무 역량 | 1 | 딥러닝 시스템 개발 방법론 | 4 | 학습데이터용 데이터셋 및 데이터로더 제작 Built-in 데이터셋 실습, 커스톰 데이터셋 모델 설계 및 제작 유형 및 훈련 및 검증 W&B 연동, 모델의 계층 Hooking 실습 |
2 | Transfer Learning | 4 | preTrained 모델(VGG, ResNet 등) 이해, 특정 계층 보기, ImageNet 분류 활용 실습 Fine Turning 및 특성 추출기로 활용 방식 및 커스텀 데이터 셋 기반 훈련 실습 | |
주행 환경 인식
핵심 기술 | 3 | 세만틱 세그먼테이션 기술 | 4 | Semantic Segmentation 모델의 학습데이터 및 시스템 구조 이해, 코드 분석 및 실습 |
4 | 인스턴스 세그먼테이션 기술 | 4 | Instance Segmentation 모델의 학습데이터 및 시스템 구조 이해, 코드 분석 및 실습 | |
5 | 객체 인식(Object Detection) 기술 | 10 | 객체 인식(Object Detection) 모델의 핵심 설계 이론, 기술 구성요소별 원리, 알고리즘 TinySSD 객체 인식 모델 구현 실습 Yolo5 활용 실습 | |
6 | Unsupervised 모델 기반 세그먼테이션 기술 | 4 | VAE(Variational) 및 Amortized Learning 이해 PARTS Unsupervised Segmentation 모델 구조 이해, 코드 분석 및 실습 | |
소계 | 30 |
| ||
5. 추진일정 및 결과물 제출
일정 | 내용 |
2022.07.04.(월) ~ 07.30.(목) | 학생 및 산업체 인원 모집 |
2022.08.01.(월) ~ 08.12.(금) | 온라인 이론·실습 강의(30시간) |
가. 제출기간: 2022.08.31.(수)
나. 제출방법: 공학교육혁신센터 이메일 제출(icee@daegu.ac.kr)
다. 제출서류
- 온라인 교육 학생만족도 조사 (캡쳐화면 포함)
6. 기대효과 및 학습 목표
가. 인공지능에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 모빌리티 분야에서의 AI 기술 활용 능력을 배양하고자 함
나. 딥러닝 입문자를 위한 기초이론교육 및 대면실습을 통해 AI 기술의 실무적 역량을 갖춤
다. 최신 딥러닝 기술(CNN, RNN, AlexNet 등)을 학습함으로써 실무 현장에서의 실전 기술을 보유하도록 함
7. 문의처
가. 위치: 대구대학교 공과대학 0316호
나. 담당자: 박태웅(전화: 053-850-5965, 이메일: icee@daegu.ac.kr)