이 워크숍에서는 개체 감지 및 추적 모델을 구축한 후 NVIDIA DeepStream 기술로 대규모 비디오 스트림의 데이터를 분석하는 방법을 설명합니다. 하드웨어 가속 트래픽 관리 시스템의 주차장 카메라 피드를 분석하는 딥 러닝 모델을 구축, 트레이닝 및 배포하는 실습 작업에 액세스할 수 있습니다. 워크숍을 마치면 자체적으로 IVA(인텔리전트 비디오 분석)을 설계하고 배포할 수 있도록 추가 리소스에 액세스할 수 있습니다.

학습 목표


이 워크숍에 참여함으로써 다음을 수행할 수 있게 됩니다.
  • IVA 애플리케이션의 데이터 정규화, 주석화 및 메타데이터 포맷 작업 이해
  • 비디오 데이터를 전처리하고 원시 데이터를 기본 모델로 가져오기
  • 정확하고 효과적인 개체 감지/추적 애플리케이션용 딥 러닝 모델 배포
  • DeepStream 프레임워크를 사용하여 IVA 애플리케이션 개발 가속화

워크숍 데이터시트 다운로드 (PDF 291 KB)

워크숍 개요

인트로
(15분)
  • 전문가 강사와 만나기
  • courses.nvidia.com/join에서 계정 생성하기
IVA(인텔리전트 비디오 분석)을 위한 개체 감지
(120분)
  • IVA 애플리케이션에서 개체 감지 방법의 기초와 원시 데이터 처리 및 메타데이터 포맷 작업의 예비 사항 학습하기
  • 개체 감지 API 실습하기
  • 인식모델 평가지표를 사용하여 모델의 정확도 및 성능을 측정하는 방법 알아보기
휴식(60분)
IVA에서 전이 학습 및 다중 개체 추적 기술 사용
(120분)
  • IVA 애플리케이션을 미세 조정할 때의 뉘앙스를 숙지하고 모델링의 의미 알아보기
  • 모델 성능을 측정하고 시각화하기
  • 개체 감지기를 IVA 애플리케이션으로 부트스트랩할 수 있는 방법 이해하기
휴식 (15분)
NVIDIA DeepStream을 사용하여 애플리케이션 배포
(120분)
  • DeepStream을 사용하여 영상 분석 모델을 바로 사용 가능한 영상 처리 파이프라인으로 배포하는 방법 알아보기
  • 강력한 스마트 시티 애플리케이션 제작의 기초 이해하기
  • 여러 추론 모델에 쉽게 연결하는 방법을 알아보고 추론 데이터를 시각화하는 모델 살펴보기
최종 복습
(15분)
  • 핵심 내용을 복습하고 질문에 답하기
  • 평가를 완료하고 인증서 취득하기
  • 워크숍 설문지 작성하기
 

워크숍 정보

소요 시간: 8시간

가격: NVIDIA에 문의하세요 

전제 조건:

  • 딥 뉴럴 네트워크(특히 컨볼루션 신경망의 변형)에 대한 경험
  • 중급 C 및 Python 경험

기술: TensorFlow, DeepStream 3.0

인증: 평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정받고 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다.

하드웨어 요구 사항: 최신 버전의 Chrome 또는 Firefox를 실행할 수 있는 데스크톱 또는 노트북 각 참가자에게는 클라우드상에서 완전하게 구성된 GPU 가속 서버에 접근할 수 있는 전용 권한이 주어집니다.

언어: 영어, 한국어, 중국어 번체

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