【한글자막】 Computer Vision (컴퓨터 비전) : 마스터 클래스

Description

• OpenCV, Dlib 등 라이브러리를 이용한 컴퓨터 비전 마스터 클래스!

• 14개의 주요 컴퓨터 비전 기술을 단계적으로 구현!

• 인공지능의 한 분야인 컴퓨터 비전을 배워보세요!

Computer Vision (컴퓨터 비전) : 마스터 클래스를 선택해야 하는 이유

컴퓨터 비전은 인간의 눈과 비슷한 방식으로 시각적 데이터를 처리, 분석 및 식별할 수 있는 시스템을 만드는 데 초점을 맞춘 인공 지능의 한 분야입니다. 보안, 마케팅, 의사 결정 및 생산과 같은 다양한 분야에 상업용 응용 프로그램이 많이 있습니다. 컴퓨터 비전은 스마트폰에서는 얼굴인식으로 기기를 잠금 해제하는 데, 자율주행차에서는 보행자를 탐지하고 다른 자동차로부터 안전한 거리를 유지하는 데, 보안 카메라에서는 주위에 있는 사람들에게 알람을 울려야 하는지 판단하는 데 사용됩니다.

이 코스에서는 컴퓨터 비전의 세계에 들어가기 위해 알아야 할 모든 것을 배울 것입니다. 여러분은 14개의 주요 컴퓨터 비전 기술을 단계적으로 구현하는 법을 배우게 됩니다. 컴퓨터 비전에 대해 들어 본 적이 전혀 없는 분이라도 이 코스를 수료하면 모든 분야를 실제적이고 개략적으로 알게 될 것입니다.

여러분은 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 기본적 직관을 익히고 파이썬과 구글 Colab을 사용하여 프로젝트들을 단계별로 구현할 것입니다.

Computer Vision (컴퓨터 비전) : 마스터 클래스 세부 커리큘럼

• OpenCV 및 Dlib 라이브러리를 사용하여 이미지 및 영상에서 얼굴 감지하기

• OpenCV 및 Dlib 라이브러리를 사용하여 얼굴을 인식시키기 위해 LBPH 알고리즘을 학습시키는 방법을 배우기

• KCF 및 CSRT 알고리즘을 사용하여 영상에서 객체 트래킹하기

• 인공 신경망의 기반이 되는 전체 이론을 배우고 이론을 이미지 분류에 적용하기

• 이미지 분류를 위해 합성곱 신경망 구현하기

• 전이 학습과 파인 튜닝을 사용하여 합성곱 신경망의 결과를 향상시키기

• 신경망을 사용하여 이미지 및 영상에서 감정 감지하기

• 오토인코더 및 텐서플로를 사용하여 이미지를 압축하기

• 컴퓨터 비전에서 가장 강력한 기술 중 하나인 YOLO를 사용하여 객체를 감지하기

• OpenCV를 사용하여 영상에서 제스처와 움직임 인식하기

• 딥드림 기술을 사용하여 환각적인 이미지 만들기

• 스타일 전이를 사용하여 이미지들의 스타일을 합치기

• GAN(생성적 적대 신경망)을 사용하여 현실에 존재하지 않는 이미지 만들기

• 이미지 세그멘테이션을 사용하여 이미지에서 유용한 정보 추출하기

강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)

강의에서 만나요,

Ligency Team

What You Will Learn!

• 얼굴 감지를 위한 캐스케이드 및 HOG 분류기의 기본적 직관 이해하기
• OpenCV 및 Dlib 라이브러리를 사용하여 얼굴 감지 구현하기
• 자동차, 시계, 눈 및 사람의 전신과 같은 객체를 OpenCV를 사용하여 감지하는 방법 배우기
• 3 개의 얼굴 감지기 결과 비교하기: 하르 캐스케이드, HOG(그래디언트 방향 히스토그램), CNN(합성곱 신경망)
• 이미지와 웹캠을 사용한 얼굴 감지하기
• 얼굴 인식을 위한 LBPH 알고리즘의 기본적 직관 이해하기
• OpenCV 및 Dlib 라이브러리를 사용하여 얼굴 인식 구현하기
• 이미지와 웹캠을 사용한 얼굴 인식하기
• 객체 트래킹을 위한 KCF 및 CSRT 알고리즘에 대한 기본적 직관 이해하기
• OpenCV 라이브러리를 사용하여 영상에서 객체를 트래킹하는 방법 배우기
• 퍼셉트론, 활성화 함수, 가중치 업데이트, 역전파, 경사하강법 등의 신경망의 기반이 되는 이론에 대해 알아야 할 모든 것 배우기
• 이미지를 분류하는 밀집 신경망 구현하기
• 신경망을 구축하기 위해 이미지에서 픽셀 및 특성 추출 방법 배우기
• 합성곱 신경망의 기반이 되는 이론을 배우고 파이썬과 텐서플로를 사용하여 구현하기
• 이미지를 분류할 때 뛰어난 결과를 얻기 위해 전이 학습과 파인 튜닝 구현하기
• 합성곱 신경망을 사용하여 이미지 및 영상의 감정 분류하기: 행복, 분노, 혐오, 두려움, 놀람 및 중립
• 선형 및 합성곱 오토인코더를 사용하여 이미지 압축하기
• 현재 가장 강력한 알고리즘 중 하나인 YOLO를 사용하여 영상의 이미지에서 객체를 감지하기
• OpenCV를 사용하여 영상의 제스처와 움직임을 인식하기
• 딥드림으로 환각적인 이미지 만드는 법 배우기
• 스타일 전이로 유명한 예술가를 되살리는 방법 배우기
• GAN(생성적 적대 신경망)을 사용하여 실제 현실에는 존재하지 않는 이미지 만들기
• 이미지 및 영상에서 유용한 정보를 추출하기 위해 이미지 세그멘테이션 구현하기

Who Should Attend!

• 컴퓨터 비전을 배우기 시작하는 초보자
• 인공 지능과 관련된 과목을 공부하고 있는 학부생
• 컴퓨터 비전을 사용하여 자신의 문제를 해결하고자 하는 사람
• 컴퓨터 비전 프로젝트를 개발하는 회사에서 일하기를 원하는 학생
• 컴퓨터 비전의 모든 분야와 그 기술을 사용하여 풀 수 있는 문제을 알고 싶어하는 사람
• 인공 지능이나 컴퓨터 비전에 관심 있는 사람 누구나
• 포트폴리오를 업그레이드하려는 데이터 과학자
• 실제 프로젝트에 컴퓨터 비전을 적용하는 방법을 이해하고자 하는 전문가

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