【한글자막】 Computer Vision (컴퓨터 비전) : 마스터 클래스
컴퓨터 비전의 세계에 들어가기 위해 알아야 할 모든 것을 실습하며 배우세요! 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 기본적 직관을 익히고 파이썬과 구글 Colab을 사용하여 프로젝트들을 단계별로 구현할 것입니다.
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Aug 2024
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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
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10/28/2021
course created date
2/9/2022
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