´ëÇѱâ°èÇÐȸ ºÎ¼³ ¹Ì·¡±â°èÀü·«¿¬±¸¼Ò & ÀΰøÁö´É¸Ó½Å¿¬±¸È¸
2019³â ÀΰøÁö´É ¼¸Ó½ºÄð °³ÃÖ ¾È³»
*Á¤¿ø ÃÊ°ú·Î »çÀü µî·ÏÀÌ ¸¶°¨µÇ¾ú½À´Ï´Ù. ¸¹Àº °ü½É°ú ¼º¿ø¿¡ °¨»çµå¸³´Ï´Ù.
´ëÇѱâ°èÇÐȸ ȸ¿ø ¿©·¯ºÐ,
´ëÇѱâ°èÇÐȸ¿¡¼´Â ±â°èÇнÀ ¹× µö·¯´×¿¡ ´ëÇÑ “2019³â ÀΰøÁö´É ¼¸Ó½ºÄð”À» °³ÃÖÇÕ´Ï´Ù.
¿ì¸® ÇÐȸ ºÎ¼³ ¹Ì·¡±â°èÀü·«¿¬±¸¼Ò(¼ÒÀå: ¼ÛÀ纹)¿Í ÀΰøÁö´É¸Ó½Å¿¬±¸È¸(ȸÀå: µµ´öÈñ) ÁÖ°üÀ¸·Î °³ÃֵǴ ±Ý¹ø ±³À°Àº ±â°è ºÐ¾ß¿¡ Æ¯ÈµÈ À̷аú ½Ç½ÀÀ» ÁøÇàÇϸç, ÀÏÀÚº° µî·Ïµµ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ȸ¿ø ¿©·¯ºÐÀÇ ¸¹Àº Âü¿©¸¦ ºÎŹµå¸³´Ï´Ù.
¢Â Çà »ç ¸í : ´ëÇѱâ°èÇÐȸ 2019³â ÀΰøÁö´É ¼¸Ó½ºÄð
¢Â ÁÖ ÃÖ : ´ëÇѱâ°èÇÐȸ
¢Â ÁÖ °ü : ¹Ì·¡±â°èÀü·«¿¬±¸¼Ò, ÀΰøÁö´É¸Ó½Å¿¬±¸È¸
¢Â ÀÏ ÀÚ : 2019³â 8¿ù 19ÀÏ(¿ù) ~ 21ÀÏ(¼ö) 3ÀÏ°£
¢Â Àå ¼Ò : °í·Á´ëÇб³ ÀÚ¿¬°èÄ·ÆÛ½º(¼¿ï½Ã ¼ººÏ±¸ ¾È¾Ïµ¿) âÀÇ°ü 116È£
¢Â ÇÁ·Î±×·¥ :
ÀÏÀÚ |
½Ã°£ |
³»¿ë |
°»ç |
8¿ù 19ÀÏ(¿ù) |
10:00~18:00 |
±â°èÇнÀ ¹× µö·¯´× ±âÃÊ |
À̽Âö ±³¼ö(Æ÷Ç×°ø´ë)
|
8¿ù 20ÀÏ(È) |
09:00~17:00 |
µö·¯´× ½ÉÈ |
17:00~18:00 |
µö·¯´× ÀÀ¿ë : »ê¾÷ ÀΰøÁö´É |
8¿ù 21ÀÏ(¼ö) |
09:00~11:00 |
µö·¯´× ÀÀ¿ë : Á¦³Ê·¹ÀÌƼºê µðÀÚÀÎ |
°³²¿ì ±³¼ö(¼÷¸í¿©´ë) |
11:00~14:00 |
µö·¯´× ÀÀ¿ë : ±â°è¼³°è |
À¯¿ë±Õ ¹Ú»ç(ÇÑ¿ø¿¬) |
14:00~16:00 |
µö·¯´× ÀÀ¿ë : ¿µ»ó ±â¹Ý °Ë»ç |
À±Á¾ÇÊ ¹Ú»ç(»ý±â¿ø) |
16:00~18:00 |
µö·¯´× ÀÀ¿ë : À¯Ã¼¿ªÇÐ |
À¯µ¿Çö ±³¼ö(Æ÷Ç×°ø´ë) |
¢Â °ÀÇ ³»¿ë ¼Ò°³
Á¦ ¸ñ |
³» ¿ë |
<1ÀÏÂ÷>
±â°èÇнÀ ¹×
µö·¯´× ±âÃÊ
|
- ÀÌ·Ð : Regression, Perceptron, Logistic Regression, From Perceptron
|
<2ÀÏÂ÷>
µö·¯´× ½ÉÈ
|
- ÀÌ·Ð : CAM, modern CNNs, CAE, FCN, Transfer Learning, Style Transfer,
GAN, RNN
- µ¥¸ð S/W : Python with TensorFlow
ÀÀ¿ë 1: »ê¾÷ ÀΰøÁö´É(À̽Âö ±³¼ö)
µö·¯´× ±â¼úÀÌ ±â°è½Ã½ºÅÛ¿¡ Àû¿ëµÈ ´Ù¾çÇÑ »ç·Ê(¿µ»ó, ¼Ò¸®, Áøµ¿½ÅÈ£,
Á¦Á¶¼³ºñ, Á¦¾î)¸¦ ¼Ò°³
|
<3ÀÏÂ÷>
µö·¯´× ÀÀ¿ë
|
ÀÀ¿ë 2: Á¦³Ê·¹ÀÌƼºê µðÀÚÀÎ(°³²¿ì ±³¼ö)
ÃÖÀû¼³°è¿Í µö·¯´×ÀÌ À¶ÇÕµÈ ÃֽŠ¿¬±¸µ¿Çâ ¼Ò°³. Á¦³Ê·¹ÀÌƼºê µðÀÚÀΰú
µö·¯´×ÀÌ °áÇÕµÈ ÀΰøÁö´É ±â¹Ý ¼³°èÀÚµ¿È ÇÁ·Î¼¼½º ¼Ò°³
ÀÀ¿ë 3: ÃÖÀû¼³°è¿Í µö·¯´×ÀÇ À¶ÇÕ(À¯¿ë±Õ ¹Ú»ç)
µö·¯´×À» Àû¿ëÇÑ ÃÖÀû¼³°è¿Í À̸¦ ÀÀ¿ëÇÑ ÀǷ῵»ó °íÇØ»óÈ ¿¬±¸¿¡
´ëÇÑ ¼Ò°³. ¶ÇÇÑ ¿øÀڷ¿¬±¸¿ø ³»ÀÇ ´Ù¾çÇÑ ÀΰøÁö´É È°¿ë ¿¬±¸ ¼Ò°³
ÀÀ¿ë 4: ÀÚµ¿È, Á¦Ç°/¼³ºñ »óÅ Áø´Ü(À±Á¾ÇÊ ¹Ú»ç)
½º¸¶Æ® ÆÑÅ丮¿Í °ü·ÃµÈ ÀΰøÁö´É ±â¼úÀ» Á¦Á¶¾÷¿¡ Àû¿ëÇÑ »ç·Ê
(¿¹, ÀÚµ¿È, ºñÀü ±â¹Ý Á¦Ç° Ç°Áú °Ë»ç, ¼³ºñ °íÀåÁø´Ü)¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î ¼Ò°³
ÀÀ¿ë 5: À¯Ã¼¿ªÇÐ(À¯µ¿Çö ±³¼ö)
Convolutional Neural Network°ú Generative Adversarial Network
±â¹ýÀ» »ç¿ëÇÏ¿© À¯Ã¼ÀÇ È帧À» ÇнÀÇÏ°í, ºñ¸ð»ç ¿¹ÃøÇÏ´Â ±â¼ú, °ÈÇнÀ
±â¼úÀ» »ç¿ëÇÏ¿© À¯Ã¼À¯µ¿ÀÇ Àü»êÇؼ®À» ÀÚµ¿ÈÇÏ´Â ¿¬±¸ ¼Ò°³
|
* ½Ç½À °ü·Ã ¾È³» »çÇ×
- ½Ç½ÀÀ» ¿øÇϽô ºÐÀº °³º° ³ëÆ®ºÏÀ» ÁöÂüÇÏ¿©¾ß ÇÕ´Ï´Ù.
- ½Ç½ÀÄڵ带 ÀüºÎ Á¦°øÇÏÁö¸¸, °½Àȸ¿¡¼´Â ÀÌ·Ð ¼³¸í°ú µ¥¸ð À§ÁÖ·Î ¼ö¾÷À» ÁøÇàÇÕ´Ï´Ù.
- ÇÊ¿äÇÑ ¼³Ä¡ ÇÁ·Î±×·¥Àº µî·ÏÇÑ ºÐ¿¡°Ô¸¸ ¸ÞÀÏ·Î 8¿ù 14ÀÏ°æ ¹ß¼ÛÇØ µå¸± ¿¹Á¤ÀÔ´Ï´Ù.
¢Â µî·Ï ¾È³»
1. µî·Ï Á¢¼ö ¸¶°¨ : 2019. 8. 7.(¼ö)±îÁö
* Á¤¿ø ÃÊ°ú ½Ã Á¶±â¿¡ ¸¶°¨µÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
2. µî·Ïºñ
°úÁ¤¸í |
ÀÏ ¹Ý |
ÇÐ »ý |
ȸ ¿ø |
ºñȸ¿ø |
ȸ ¿ø |
ºñȸ¿ø |
<1ÀÏÂ÷> ±â°èÇнÀ ¹× µö·¯´× ±âÃÊ
|
100,000 |
160,000 |
60,000 |
90,000 |
<2ÀÏÂ÷> µö·¯´× ½ÉÈ |
100,000 |
160,000 |
60,000 |
90,000 |
<3ÀÏÂ÷> µö·¯´× ÀÀ¿ë ºÐ¾ß |
150,000 |
210,000 |
100,000 |
130,000 |
* ÀÏÀÚº°·Î ½ÅûÀÌ °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
* ºñȸ¿øÀÌ 2°³ ¼¼¼Ç ÀÌ»ó ¼ö° ½Ã 1°³ ¼¼¼Ç ºñ¿ë¸¸ ºñȸ¿ø°¡·Î Àû¿ëÇÕ´Ï´Ù.
* ºñȸ¿ø µî·Ï ½Ã 1³â°£ ÇÐȸ ȸ¿ø ÀÚ°ÝÀ» ºÎ¿©ÇÕ´Ï´Ù.
* °ÀDZ³Àç´Â Á¦°øÇØ µå¸³´Ï´Ù.
3. µî·Ïºñ ³³ºÎ¹æ¹ý
¢Å ÀºÇàÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ³³ºÎ¹æ¹ý
: ¿ì¸®ÀºÇà / ¿¹±ÝÁÖ ´ëÇѱâ°èÇÐȸ / 1005-403-359047
¢Å Ä«µå ¹× °èÁÂÀÌü ÀÌ¿ëÇÑ ³³ºÎ¹æ¹ý: »çÀüµî·Ï ÆäÀÌÁö¿¡¼ ÀüÀÚ°áÁ¦½Ã½ºÅÛ ÀÌ¿ë
¢Â Çà»ç ¹®ÀÇ
´ëÇѱâ°èÇÐȸ ¹Ú±â¼ ½ÇÀå(02-501-5035, manage@ksme.or.kr)
´ëÇѱâ°èÇÐȸ ºÎ¼³ ¹Ì·¡±â°èÀü·«¿¬±¸¼Ò ¼ÒÀå ¼Û Àç º¹
´ëÇѱâ°èÇÐȸ ÀΰøÁö´É¸Ó½Å¿¬±¸È¸ ȸÀå µµ ´ö Èñ
´ëÇѱâ°èÇÐȸ ȸÀå ¹Ú Âù ÀÏ