과정상세

딥러닝 컴퓨터 비전 - OpenCV 부터 최신 기술까지

집합

교재제공 중급

딥러닝 컴퓨터 비전 - OpenCV 부터 최신 기술까지

4.3

like 13

1,100,000원 (VAT없음)

과정요약

과정요약
학습시간	21시간	난이도	중급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	24 명
교재정보	[PDF] 딥러닝 컴퓨터 비전 - OpenCV 부터 최신 기술까지

과정소개

컴퓨터 비전은 컴퓨터를 이용하여 정지 영상 또는 동영상으로부터 의미 있는 정보를 추출하는 학문입니다.
즉, 사람의 눈과 뇌가 하는 작업을 수학적 알고리즘을 통해 컴퓨터가 수행할 수 있도록 만드는 작업입니다.
컴퓨터가 사물을 인식하게끔 만드는 것이 간단하지는 않지만, OpenCV를 사용하면 좀 더 쉽게 프로그래밍할 수 있습니다.
본 과정에서는 컴퓨터 비전과 딥러닝의 원리를 이해하고 OpenCV를 활용하여 쉽게 배울 수 있습니다.

* 본 과정을 성공적으로 이수하려면 다음과 같은 사전 지식과 역량이 갖춰져 있어야 합니다.

1. 기초적인 프로그래밍 능력(파이썬)
- 변수 선언 및 데이터 타입 지식 보유
- 제어문의 구성 및 작성 능력
- 함수 선언 및 호출 등에 관한 지식 보유

2. 인공지능 관련 지식
- 인공지능 기술 이해
- 머신러닝, 딥러닝, 인공신경망 등에 대한 용어 이해

3. 컴퓨터 비전 관련 지식
- 이미지 종류 및 구성
- 이미지 프로세싱에 대한 기본적인 지식

학습목표

비전기반 세그멘테이션과 물체검출 알고리즘을 이해한다.
TensorFlow를 활용한 딥러닝 기반 컴퓨터비전 기술의 기본적인 구현이 가능해진다.

학습대상

딥러닝 기초를 공부한 후 딥러닝을 활용한 컴퓨터비전 쪽으로 공부를 원하는 사람
딥러닝기반 컴퓨터비전 기술을 업무에 활용해야 하는 초보자

과정목차 21

1 일차
- 컴퓨터비전 개론
  - 컴퓨터 비전 개론 및 강의 소개
- OpenCV
  - OpenCV를 이용한 이미지 변환 실습
  - OpenCV를 이용한 이미지 변환 실습
  - CNN 소개 및 구현
- CNN
  - CNN 소개 및 구현
  - CNN 실습(Classification)
  - CNN 실습(Classification)
2 일차
- Segmentation
  - Transfer learning으로 적은 비용으로 고성능 모델 만들기
  - Transfer learning으로 적은 비용으로 고성능 모델 만들기
  - data augmentation 소개 및 실습
  - data augmentation 소개 및 실습
  - Sematic segmentation 소개
  - U-Net 설명 및 구현
  - 세포막 데이터셋을 이용한 segmentation
3 일차
- Object Detection
  - Transfer learning 적용한 segmentation
  - Object detection 및 YOLO 소개
  - YOLO를 이용한 Object Dection 실습
  - YOLO를 이용한 Object Dection 실습
  - YOLO를 이용한 Object Dection 실습
  - YOLO를 이용한 Object Dection 실습
  - ChatGPT를 이용한 포트홀 탐지 모델 제작 맛보기

수강후기 13

평균평점

4.3 / 5.0

4.5

김*범
2024.04.18

전반적인 방향성을 확인할 수 있어 좋았습니다
5

박*호
2024.04.17

니즈를 모두 충족해주셔서 감사합니다.
5

최*혁
2024.04.17

Opencv과정과 신기술과정이 잘섞여있어 많은것을 배울수있었습니다. 급변하는 기술이 잘적용되어있는 과정이라 생각합니다.
4.5

이*준
2023.11.22

과정이 고급 과정인거에 비해서 너무 가벼워요
4.75

박*인
2023.11.22

이론에 대해 배우고 실습도 할 수 있어서 좋았어요