인공지능에 관심을 갖게 되었지만 항상 똑같은 주제의 강의를 듣는 데 지치셨나요? 사람 이미지 및 비디오에서 3D 포즈를 생성, 추정 공부해보고 실제 코드를 실행하며 이미지에서 나만의 데이터를 구축하는 실전 프로젝트를 진행하는 강의입니다.
이런 걸
배워요!
3D human pose estimation
3D 인간 포즈 추정
3D 인간 관절 추정
인공지능
딥러닝
3D 휴먼 포즈 에스티메이션의 모든 것 🚩
✅
항상 똑같은 이미지 분류/객체 탐지 모델 대신 새로운 분야를 배우고 싶은 분
✅
졸업 프로젝트가 코앞인데 아직 주제를 정하지 못한 대학생
✅
참신한 주제 및 분야로 AI 공모전에 참가하고 싶은 학생
✅
AI 관련 대학원에서 무엇을 연구하는지 궁금하신 분
✅
3D 인간 포즈 생성 기술에 관심있는 분
✅
새로운 인공지능 분야의 기술을 배우고 싶은 분
3D Human Pose Estimation은 인공지능 컴퓨터 비전 분야 중 하나로, VR/AR 및 로보틱스, 영상 분석, 아바타 생성, 영화 사업 등 광범위한 분야에서 사용되고 있는 강력한 인공지능 기술입니다.
이미지 생성을 위한 포즈 추정
실제로 컴퓨터 비전 분야에서 3D 관련 논문 투고 수는 매년 증가하고 있으며 전세계적으로 많은 연구가 진행되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 막상 관련 기술을 학습하기 위한 자료는 찾아보기 쉽지 않기 때문에 많은 분들이 3D Human Pose Estimation 학습을 주저하기 마련입니다.
이에 본 강의는 3D Human Pose Estimation 이론에 대해 알아보고, 실제 코드를 통해 이미지에서 3D Human Pose를 생성하는 실습을 진행해 봅니다.
본 강의는 제가 지난 2년 동안 인공지능 대학원에서 연구한 주제로써 그동안의 지식을 응축한 강의입니다.
유튜브에서 얻은 골프 스윙 영상들로 훈련 데이터셋을 구축하고 어떤 정답 데이터 없이 3D Human Pose Estimator를 훈련시킴으로써 특정 도메인 (골프 스윙)에 특화된 모델을 구축하는 것이 이 강의의 목표입니다.
진입 장벽을 낮췄습니다
수강생 여러분은 기존에 접근하기 쉽지 않고 자료를 찾기도 어려웠던 3D Human Pose Estimation 분야 인공지능 기술을 깊이있는 개념 설명을 통해 맛볼 수 있습니다.
따라하며 체험하며 익혀보세요
밑바닥부터 시작하는 이론 수업 대신 따라하며 익히는 수업을 지향합니다. 함께 모델 훈련/평가 코드를 실행해보고 준비한 이미지에 대해 3D 휴먼 포즈를 생성하는 과정을 직접 체험하게 됩니다.
💡 강의를 듣고 나면 여러분은 데이터셋을 구축하여 네트워크를 훈련시킬 수 있게 됩니다. 따라서 예시로 함께한 골프 스윙뿐만 아니라 요가, 스쿼트, 볼링 등 인간의 특정한 활동에 대한 3D Human Pose를 제공하는 서비스를 기획할 바탕을 다질 수 있을 겁니다!
컴퓨터학, 인공지능 전공 지식, 다수의 딥러닝/머신러닝 프로젝트 경험과 공모전 수상, 대학원 연구 경력을 바탕으로 여러분께 연구 및 프로젝트 경험을 제공해드립니다.
안녕하세요, 따라쟁이 김현우입니다.
2년 전 인프런에 ‘하루만에 만드는 깃허브 블로그’ 강의를 런칭하고, 많은 분들이 제 강의를 사랑해주셨습니다.
당시 강의 제작이 처음이다보니 가벼운 마음으로 강의를 시작하였지만 여러모로 부족한 점이 많았습니다. 책임감이 무겁다는 걸 미처 인지하지 못했다는 생각에 현재는 강의를 중단하였습니다.
지금 여러분께 공개하는 이 강의는 이런 제 경험을 바탕으로 부족한 부분을 최대한 줄이고 개선한 강의입니다.
고려대학교 인공지능학과 석사과정을 2년만에 마치고 졸업하는 과정에서, 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 19위 학회인 ACCV2022(Asian Conference on Computer Vision)에 3D Human Pose Estimation 분야 논문을 게재하며 구두 발표 논문에도 선정되었던 경험이 있습니다.
인공지능 특정 분야에 대한 접근성이 좋지 않아 많은 분들이 학습을 시작하는 데 피로를 느끼거나 포기하는 모습을 보고 이번 강의를 만들어보았습니다. 지난 2년 동안의 배움과 시행착오를 강의에 담았습니다.
이 강의를 통해 더 많은 분들이 3D Human Pose Estimation 분야에 흥미를 갖고 새로운 성취감을 가져가셨으면 좋겠습니다 :)
Q. 인공지능에 대해 전혀 모릅니다. 제가 이 수업을 듣고 얻을 수 있는 게 있을까요?
그럼요! 이 강의를 통해 인공지능에 더 흥미를 느낄 수 있으실 거예요. 또한 구축한 모델로 언제든지 나만의 데이터, 나만의 모델을 만들 수 있는 능력도 갖출 수 있게 될 거예요.
(선수 지식으로 파이썬Python을 사용하실 수 있다면 누구나 들을 수 있는 강의입니다!)
Q. 강의를 듣기 전 준비해야 할 것이 있나요?
GPU(그래픽카드), 우분투(Ubuntu) OS가 준비되어야합니다.
위 문제로 환불이 불가능함을 미리 알려드립니다.
Q. 수업 내용은 어느 수준까지 다루나요?
실제 모델의 훈련과 평가 코드를 실행하기 전에 함께 논문을 살펴보지만 깊은 이론을 직접 알려드리기보다는 알아야 할 사전지식을 가이드해 드립니다. 제가 이 분야 연구를 하면서 관련 사전 지식을 전혀 알지 못해서 오랫동안 고생하였는데요. 무엇을 알아야 하는지, 이 논문의 문장에서 무슨 말을 하는지를 쉽게 설명드리면서 진행합니다.
💾 수강 전 확인해주세요
학습 대상은
누구일까요?
Yolo와 같은 객체 인식에 지쳤던 분들
골프나 요가와 같은 나만의 비디오에서 데이터를 구축하고 포즈 추정을 하고 싶은 분들
대학 졸업 프로젝트나 공모전이 급한데 주제를 못 정하신 분들
선수 지식,
필요할까요?
파이썬
인공지능 또는 딥러닝에 대한 기초 이해
한참 배우고있는 학생입니다.
전문적인것도, 자신있는 분야도 없습니다.
하지만 열정은 누구보다 프로입니다.
따라하면서 배우자. 모르면 일단 따라하면서 배워보자라는 마음으로 배우고 있습니다.
전체
43개 ∙ (5시간 19분)