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

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.

Created by: Jones Granatyr

Last updated August 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

How it compares

Against the other 126 rated Udemy courses in Deep Learning on CourseDuck:

  • Rating4.8 out of 5higher than 96% of them
  • Reviews205#105 of 127 by number of reviews
  • Length25.5 hourslonger than 87% of them
  • Last updatedAugust 2024earlier than 53% of them

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Course 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

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Instructor Details

Jones Granatyr

Olá! Meu nome é Jones Granatyr e já trabalho em torno de 10 anos com Inteligência Artificial (IA), inclusive fiz o meu mestrado e doutorado nessa área. Atualmente sou professor, pesquisador e fundador do portal IA Expert, um site com conteúdo específico sobre Inteligência Artificial. Desde que iniciei na Udemy criei vários cursos sobre diversos assuntos de IA, como por exemplo: Deep Learning, Machine Learning, Data Science, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Detecção e Reconhecimento Facial, Algoritmos de Busca, Mineração de Textos, Buscas em Textos, Mineração de Regras de Associação, Sistemas Especialistas e Sistemas de Recomendação. Os cursos são abordados em diversas linguagens de programação (Python, R e Java) e com várias ferramentas/tecnologias (tensorflow, keras, pandas, sklearn, opencv, dlib, weka, nltk, por exemplo). Meu principal objetivo é desmistificar a área de IA e ajudar profissionais de TI a entenderem como essa tecnologia pode ser utilizada na prática e que possam visualizar novas oportunidades de negócios.

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Reviews

4.8

205 ratings on Udemy

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By 김미선 on 5/8/2024

예제로 직접 해볼 수 있어서 흥미로웠습니다.

By Song Soo Yeon on 5/4/2024

I solved most of the parts that were difficult for me to understand easily by watching this lecture.

By 이석현 on 12/12/2023

이론적으로 접근 하는 수업방식이 오히려 기초를 탄탄하게 해준 것 같습니다. 이전까지 '그냥' 사용하던 방법들에 대해서 다시 생각해볼 수 있게 되었어요.

By Anonymized User on 6/21/2023

이론을 나열하는 방식이 아니라 조금씩 흥미를 유도하면서 점점 깊이 들어가는 방식이 인상 깊었고 도움이 많이 되었습니다.

By Anonymized User on 4/11/2023

pose estimation을 다루지 않아서 아쉽지만, 컴퓨터 비전의 전체적인 개요를 다루고 실습을 해볼 수 있어 좋은 강의가 될것 같습니다.

By 김도완 on 3/17/2023

실제로 강의를 따라하면서 신경망을 구축하고 이미지분류 및 생성을 할 수 있어서 매우 좋았어요!!! 다만 마지막 이미지 세그멘테이션 부분은 tensorflow==1.15.2를 해도 설치가 안되어서 코랩으로는 못하는것이 아쉽습니다. 아무튼 신경망에 대하여 쉽게 설명해주시고, 실제 구현까지 해볼 수 있어서 즐겁게 수강했습니다

By 박찬웅 on 1/10/2023

다양한 인공지능 분야에 대하여 직접 실행해보며 학습할 수 있어서 좋았습니다. 인공지능을 입문하시는 분들이 체험하면 좋은 강의라고 생각합니다.

By Yoon on 7/23/2022

before watching this first video, I want to know what the graphic programming is.. and now I can feel a little bit what they do! I'm exciting to learn this courses

By 강민규 on 3/24/2022

현재 AI 개발자로 일하고 있는데 맡고 프로젝트와 연관도가 정말 높은 강의들이 준비되어 있어서 큰 도움이 되었습니다.

By 진 우 on 2/14/2022

커리큘럼이 잘 짜여있어 배우고 싶은 부분에 대해 잘 배울 수 있었어요 추천해요

Showing all 10 reviews on CourseDuck

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Quality Score

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Content Quality
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Video Quality
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Qualified Instructor
/
Course Pace
/
Course Depth & Coverage
/

Overall Score : 96 / 100