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컴퓨터비전 실전 : 자율주행을 위한 Object Detection 모델 구현

(NEW PROJECT!) 실시간 탐지를 위한 영상인식 기술! Kaggle Data를 활용한 실습 프로젝트와 custom data 모델 구현까지

강의 일정
22.06.19 ~ 22.07.10 (총 4회) 매주 일요일 10:00 ~ 13:00 (총 12시간)
강의장
강남대로 94길 15, S2빌딩 | 4층 Spoons Lab D(지도확인)
강의 방식
영상인식 강의

우리 서비스에 적용할 수 있는 영상인식 모델 구현

"실무에서 실제로 적용 가능한 실력을 갖출 수 있게 됩니다."

타 분야와 가장 많이 접목되는 영상인식 기술 Object Detection,
그 중 YOLO 모델을 처음부터 끝까지 내 손으로 구현해보고 실제 custom data에 적용해 봅니다.

01

자율주행의 핵심, 영상인식 기술을 이론과 실습을 통해 압축적으로 배워봅니다.

02

모델 구현 프로젝트 실습으로 현업에서 마주치는 문제를 미리 경험하고 해결할 수 있습니다.

03

나만의 영상인식 모델 설계시 1:1 피드백을 제공해 드립니다.

본 강의를 수강하기 전, 안내사항

  • *해당 과정은 정원 초과 시 조기 마감될 수 있습니다.
  • *오프라인/온라인 라이브가 동시에 진행됩니다.
선수 강의 안내

잠깐! 먼저 수강해야 하는 온라인 강의가 있어요!

해당 분야에 대한 기초 지식이 부족하다면? 꼭 이 강의를 수강해야 해요!

영상인식 강의

↑온라인 강의 확인하러 가기↑ 

우리 과정의 특징

  • 영상 인식의 끝,
    Object Detection으로 한번에.

    본 과정은 실시간 영상 인식의 끝이라고 볼 수 있는 Object Detection을 주로 다루면서 Search, Localization, Classification, Object Detection까지 한번에 배우게 됩니다. 실제 영상 인식 프로세스를 경험해보며 보다 빠르고 쉽게 영상 인식 개념을 이해하고, 이를 적용해볼 수 있도록 강의를 진행합니다.

  • OD와 YOLO 모델 이해,
    논문 리뷰와 구현 핵심만.

    가장 활발한 분야인 만큼, 관련 논문도 수십개입니다. 단언컨대 논문 수십개를 본다고 해서 전문가가 될 수 있는 것은 아닙니다. 컴퓨터 비전 분야에서 가장 핵심이라 평가되고 있는 논문들만 집중적으로 리뷰하고 실습함으로써 보다 직관적으로 딥러닝 기반 컴퓨터 비전을 이해할 수 있도록 합니다.

  • 현업 전문가에게 배우는
    딥러닝 기반 영상 인식.

    딥러닝 영상 인식은 전문적인 지식을 필요로 하는 경우가 많습니다. 본 강의는 컴퓨터 비전 기술을 다루는 국내 최고의 기업 중 한 곳에서 근무하는 강사님이 직접 강의를 이끌어 나갑니다. 현업에서 활발하게 사용되는 컴퓨터 비전 기법들은 무엇인지 등을 직접 배울 수 있음은 물론 1:1 코칭을 통해 보다 쉽게 지식을 내 것으로 만들 수 있습니다.

강의 코스 구성

우리는 이렇게 배워요!

영상인식 강의
강의 자료

우리는 이런 내용을 배워요!

컴퓨터비전 강의

컴퓨터비전 강의

수강효과

수강하고 이렇게 성장해요!

01

영상 인식 딥러닝 모델을 설계할 수 있는 능력

‘영상 인식’을 위한 딥러닝에서는 선형대수학, 확률, 통계 지식이 필요합니다. 또한 모델을 제대로 적용하기 위해서는 이미지 혹은 영상 데이터의 형태와 구조에 대해서 알 필요가 있습니다. 해당 강의에서는 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전에서 필요한 핵심 내용만을 간략히 정리하고 배우며 실습을 통해 직접 설계해보며 모델 응용력을 갖출 수 있습니다.

02

최신 영상 인식 딥러닝 기법 활용과 논문 리뷰

본 강의를 수강한 후 영상 인식 문제를 정의하고, 각 문제에 대한 대표적인 알고리즘들을 논문 리뷰를 통해 이해할 수 있습니다. 영상 인식 문제 유형의 대표적인 물체 인식(Object Detection), 이미지분류(Classification) 모델 관련 프로젝트와 논문 리뷰를 통해 딥러닝 기반의 영상처리 기법을 이해하고 구현할 수 있습니다.

03

실무에서 수요가 높은 영상 인식 결과물 현업 적용

YOLO-based Object detection on custom data 프로젝트를 통해 현업에서 활발히 사용되는 기법들을 익히고 모델을 구현해봅니다. 특히 현업전문가가 말하는 현업에서 가장 수요가 높은 기법들에 대해서 살펴보고 프로젝트에서 구현해봅니다. 또한, 구현되는 결과물을 현업에 즉시 적용할 수 있습니다.

수강대상

이런 분들이라면, 이번 강의를 그냥 지나치지 마세요!


내가 하는 일에 영상 인식 기술을 접목하고 싶은 분


기존 영상 인식 모델 성능을 향상 시키고자 하는 분


최신 영상처리 기법을 배워 활용하고 싶은 분


영상인식 논문 준비중인 대학원생

강의에 대해 궁금한 점이 있으신가요?

Q. 오프라인 강의만 진행하나요?

해당 과정은 전체 온라인 라이브와 동시에 진행됩니다.
온라인 라이브는 ZOOM을 활용해 진행될 예정입니다.
강의 종료 후, 주차별 2주간 라이브의 편집본을 복습하실 수 있도록 제공합니다.

수강 시, 준비 사항은 어떤 것이 있을까요?

실습을 위해 개인 PC가 꼭 필요하며, colab 환경에서 강의가 진행됩니다.
python 및 Tensorflow Syntax 이해의 사전 지식이 요구됩니다.

강사소개

우리 강사님을 소개할게요!

글로벌 기업 영상 인식 연구원 강사님이 함께 합니다!

컴퓨터비전 강의
Sean Lee
이력사항
  • (현) 대기업 영상 인식 연구원
  • 머신러닝 분야 SCIE 논문(KIIS) 저자
  • NVIDIA 딥러닝 교육과정 수료
프로젝트
  • 정보통신부: 머신러닝 기반 이미지 유사도 측정 모델
  • 서울대 의과대학: 녹내장 검출 모델
  • 서울대 융합기술원: Brain tumor검출 모델
Q. 간단하게 자기소개 부탁드립니다.

현재 연구소에서 영상인식과 관련된 연구를 하고 있는 연구원입니다. 머신러닝(Machine learning) 분야를 처음 접하게 된 건 2014년 입니다. 기존 컴퓨터 비전에서 보이던 한계를 뛰어넘기 위해 연구를 하던 중, ‘패턴인식’이라는 학문을 접하게 되었고, 이를 연구에 적용시켜본 것이 머신러닝에 입문하게 된 계기입니다. 그만큼 이 학문에 대한 애정과 자부심을 갖고 있으며 초심자에게 가이드가 되어 줄만큼의 이해도를 갖고 있다고 생각합니다.

Q. 강의에서는 주로 어떤 내용을 다룰 예정이시고, 어떤 형태로 진행되나요?

이론만 공부하는 것은 실제 문제를 해결하는 것과는 괴리가 크며, 이해가 없는 실습은 응용하는 데 한계가 있습니다. 본 영상 인식 강의는 ‘실습’을 통한 ‘이해’를 모토로 진행되기 때문에, 매 강의마다 이론과 실습을 1:1의 비율로 구성하였습니다. 특히 가시적인 이해를 돕기 위해 영상 데이터를 활용하여 다양한 영상 인식 모델을 설계해 볼 것입니다. 실습은Python을 기반으로 Tensorflow, Keras 등 과 같은 머신러닝에 특화된 라이브라리 등을 이용하여 진행할 것입니다. 실습 목표는 모든 수강생들이 직접 개인 PC 환경에서 머신러닝 모델을 설계 및 구동할 수 있게끔 지도하는 것입니다.

Q. 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

온라인 강의(CNN 기반의 필수 논문 리뷰를 통한 컴퓨터비전 입문)에서 대표적인 모델들을 자세하게 살펴보면서 머신러닝의 학습원리에 대해 깊게 이해해 볼 것입니다. 이 과정을 마치면, 어느 정도 잘 정제된 본인의 Data들에 바로 적용하여 간단한 이미지 분류 모델이나 회귀 곡선 추정 모델을 설계할 수 있을 것입니다. 본 강의에서는 딥러닝 분야의 최신 논문들과 함께, 각 논문들의 Contribution에 대해 알아보고, 아이디어가 모델에 어떻게 반영되었는지 학습할 것입니다. 본 과정의 실습을 이해하고, Custom data로 구동하는 방법을 익히면서, 각 기법들을 본인의 분야에서 안고 있는 문제점과 결부시켜 봄으로써 창의적인 아이디어를 고안하는 데 활용 될 수 있을 것입니다.

Q. 주로 어떤 분야에 있는 분들이 수강 대상에 적합할까요?

머신러닝의 기본적인 내용을 심층적으로 이해하는 것을 시작으로 하여 최신 알고리즘까지 직접 모델링 해보는 실습까지 진행되는 만큼, 머신러닝에 대해 피상적으로 알고 계신 분이 본인의 분야로 응용하고자 하는 목표를 가지신 분께 적합한 강의일 것 같습니다. 특히 영상 인식을 위주로 실습이 진행되므로 영상 인식 분야에 대해 연구 목표가 있으신 분이 머신러닝을 이해하고 활용하는 데 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다.

Q. 다른 강의와 어떤 차별 점이 있나요?

머신러닝은 각종 매체를 통해 쉽게 접할 수 있습니다. 하지만 그것을 내 컴퓨터로, 그리고 내 데이터로 모델링하기 위해서는 학습원리에 대한 이해가 필수적입니다. 깊은 이해를 갖고 머신 모델링에 접근해야 좀 더 데이터에 적합한 네트워크를 선택 또는 응용할 수 있기 때문입니다. 본 강의는 모든 수강생들이 내 컴퓨터에서, 내 데이터로 나만의 머신러닝 모델을 설계하는 것을 목표로 합니다. 본 강의의 커리큘럼을 충실히 따라온다면 이론적 지식에 대한 탄탄한 이해를 바탕으로 가시적인 결과가 보이는 실습을 해 봄으로써, 본인의 분야에 응용할 역량을 갖출 수 있을 것입니다.

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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