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[인공지능 컴퓨터비전] 20장의 사진으로 딥러닝 모델 만들기

20장의 사진으로 나만의 인공지능 모델 만들어보자!!!

(3.5) 수강평 6개

수강생 74명

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입문자를 위해 준비한
[인공지능] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 컴퓨터 비전에 대한 기초적인 flow!

  • 인공지능 라벨링에 대한 기초지식

  • 컴퓨터 비전의 선두주자, YOLO

  • 나만의 데이터로 만드는 인공지능!

  • 20개의 사진으로 나만의 모델!

20장의 사진으로 나만의 인공지능을 만들어 볼 수 있어요!

인공지능, 듣기만 해도 어려운 거 아닌가?
인공지능 수학도 배우고, 복잡한 과정도 생각해야 하는 거 아닌가?

  • 복잡한 내용들 싹 다 빼고 인공지능 컴퓨터 비전의 WorkFlow 위주로 이해할 수 있습니다.
  • 비전공자, 인공지능 초입자, 나만의 데이터를 갖고 싶은 사람들 모두가 아주 간단하게 인공지능 모델이 생성되는 과정을 배워갑니다.

인공지능 모델 제작, 왜 배워야 할까요?

Custom AI Model(나의 인공지능)을 제작하는 방법을 배우면서
모든 산업 분야에 접목할 수 있는 혜안을 찾을 수 있습니다.

복잡한 인공지능의 개념 부분을 차치하고
간단하게 구성 과정과 방법들을 제시하여 객체 검출 시스템에 활용하거나,
CCTV 연계 프로젝트에 사용할 수 있는 컴퓨터비전의 가장 기본적인 흐름을 배워
산업과 접목할 수 있습니다.

나만의 물건을 인식시키고 학습시킴으로써 
나의 AI 결과를 확인할 수 있는 개인 모델을 만들 수 있습니다.

강의 중 나오는 나의 인식 모델


이 강의의 특징

SIMPLE IS THE BEST!

  • 내용은 전체적으로 가능한 짧게 짧게 하여 몰입도를 높이고자 하였습니다.
  • 인공지능 컴퓨터 비전에 필요한 최소한의 기능들을 모두 포함되어 있습니다.

학습 스킬

간단하고 짧은 내용이지만, 핵심은 모두 담았습니다.

python
인공지능을 돌릴 프로그램

Anaconda
파이썬의 환경을 맞춰줄 프로그램

LabelImg
이미지에서 객체를 레이블로 꺼내줄 프로그램

YOLOv5
인공지능, 그 자체...bb


섹션별 내용

Section 0. Setting
인공지능을 시작하기에 앞서 마음의 준비와 함께 몇 가지 설치만 뚝딱! 하시고 사진을 찍는 단계입니다! (20장!!)
Section 1. Annotation
이미지에서 객체를 분리해내야 하는 수작업 단계입니다!
Section 2. Refining
이미지를 줄이고, 회전하는 등 데이터 정제 작업입니다.
Section 3. Train and Valid
인공지능 학습을 위한 준비를 하고 웹캠으로 결과를 확인해볼 수 있는 과정입니다!

Q&A

Q. 코딩의 '코'자도 모르는데 가능할까요?

내용 중 코딩이 들어 있지만, 전혀 모르셔도 따라하실 수 있도록 구성했습니다!

Q. 인공지능, 그거 어려운 거 아닌가요?

인공지능 만드는 건 어렵습니다. 또 복잡하구요.
그러나 이 강의는 이미 연구를 통해 만들어진 모델에 우리의 데이터를 학습시키는 수업입니다! 
어렵지 않아요!

Q. 강의 내용 중 모르는 게 있으면 어떡하죠?

질문창은 항상 열려있습니다!
그리고 해당 문제에 대해 필요하다고 생각된다면 추가 영상을 올려놓도록 하겠습니다!

Q. 제 컴퓨터에 GPU가 없으면 어떡하죠?

GPU가 없을 경우 학습에 시간이 오래 소요될 수 있습니다.
이 경우에는 구글 코랩(Google Colab) 환경을 이용하시어 GPU를 사용하시기를 추천드립니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 컴퓨터 비전에 대한 이해가 필요하신분!

  • 가벼운 마음으로 YOLO사용 과정을 훑고 싶으신 분

  • 인공지능은 모르겠지만 나만의 결과물을 만들고 싶은 사람

  • 심심하신 분들

선수 지식,
필요할까요?

  • 코딩하는 과정이 많이 포함되어 있지 않아요!

  • 아주 아주 약간의 쉘 명령어

안녕하세요
Q쌤입니다.

네~ 안녕하세요 여러분들에게 QGIS를 가르쳐드릴 Q쌤입니다

모르는 것은 언제든 물어봐주세요

우리 모두의 성장을 응원합니다!

커리큘럼

전체

12개 ∙ (43분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!