내 손으로 이미지 분류를?!
딥러닝 구조의 기초 개념을 살펴보고,
프로젝트를 통해 이미지 분석에 사용하는 기초적인 구조들을 살펴보고 이해할 수 있어요
딥러닝 구조의 기초 개념을 살펴보고,
프로젝트를 통해 이미지 분석에 사용하는 기초적인 구조들을 살펴보고 이해할 수 있어요
이런 고민이 있으신가요?
- 컴퓨터 비젼의 개념을 체계적으로 쌓고싶어요!
- 컴퓨터 비젼 태스크를 직접 경험 해 보고 싶어요.
- 컴퓨터 비젼 분야로 이직을 준비 중이에요!
컴퓨터 비젼(CV)은 어디서 어떻게 활용되고 있나요?
- 이미지 분류 : 이미지를 자동으로 식별하여 분류합니다.
- 객체 감지 : 이미지나 비디오에서 모양을 감지합니다.
- 객체 추적 : 감지된 객체를 추적합니다.
- 컨텐츠 기반 이미지 검색 : 대규모 데이터 저장소에서 이미지를 탐색하고 검색합니다.
예를 들어, SNS상에 업로드 된 이미지 중, 불쾌한 이미지를 자동으로 식별하고 삭제합니다.
예를 들어, 조립 라인의 손상 감지 있습니다.
예를 들어, 자율주행 차량은 보행자, 구조물과 같은 물체를 감지하고 교통 법규를 준수하면서 움직이는 자율주행차량이 있습니다.
이 작업은 수동 이미지 태그 지정을 대체하는 자동 이미지 어노테이션을 통합할 수 있습니다.
또한 디지털 자산 관리 시스템에 사용하여 검색의 정확도를 높일 수 있습니다.
또한 디지털 자산 관리 시스템에 사용하여 검색의 정확도를 높일 수 있습니다.
이렇게 성장한 나를 발견해요!
- 딥러닝을 이용한 컴퓨터비전의 기본 개념을 이해할 수 있어요
- 실전 프로젝트를 통해 이미지인식을 통한 객체인식을 구현할 수 있어요
- CNN등을 이용한 다양한 Transfer Learning, 객체 인식, 세그멘테이션등을 구현할 수 있어요
이런 프로젝트를 경험할 거에요!
- 프로젝트 1 _ Image Classification
- 프로젝트 2 _ Object Detection
VGG16 아키텍처의 기본 원리를 이해하고, 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 다양한 방법을 시도하며 그 결과를 관찰하는 과정을 통해, 모델 최적화에 대한 통찰력을 키울 수 있습니다.
사전 학습된 모델을 활용하여 실제 이미지에 대한 탐지 작업을 수행하는 경험을 얻으며, 다양한 모델 간의 성능 차이와 특징을 비교하면서 최적의 모델 선택 능력을 키울 수 있습니다.
이런 내용들을 배울거에요.
매력만점 크리에이터를 소개해요.
윤석채
- 안녕하세요. “딥러닝으로 시작하는 컴퓨터 비전”을 여러분과 함께 할 크리에이터 윤석채입니다.
- 저는 전통적인 마케팅 데이터 분석에서 시작해서, Multi-Model Learning을 통한 추천시스템 개발, BERT 기반의 텍스트 요약 모델을 개발하는 프로젝트에 참여했었습니다.
- “딥러닝으로 시작하는 컴퓨터 비전”을 통해서 딥러닝에 대해 다시 한번 살펴 보는 동시에 컴퓨터 비전으로 여러분의 지식의 지평을 확대해 보겠습니다.
왜 오름클래스일까요?
- 모두의연구소에만 만날 수 있는 특별한 크리에이터가 알려줘요!
- 가만히 보기만 하는 강의가 아니에요!
- 매니저가 나의 학습을 응원해주며 완주까지 함께해요!
특정 분야에서 오랜 시간 고민하고 축적한 노하우를 아낌없이 공유해요.
실습을 통해 직접 경험하고 익혀요!
참고하면 좋을 추가 보충 자료를 공유해요!
퀴즈로 개념을 다시 한번 잡고가요!
바쁜 일상 속에 학습을 까먹지 않도록 알려줘요.
끝까지 자신감 가지고 학습을 완료할 수 있도록 따뜻하게 격려해요.
자주하는 질문
