머신러닝, 딥러닝을 배워서
실전에서 어떻게 활용할까요?

딥러닝이 영상에서 손흥민 선수를 찾아 준다면
재미있지 않을까요?

Computer Vision분야에서 OpenCV와 딥러닝을
활용하는 방법과 예제를 같이 배웁니다.

- 강의소개

인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 배우고 강의하면서 이론적인 기초를 다지는 것이 중요한 만큼 실전에서 활용할 능력을 키우는 것도 중요하다고 생각했습니다.
그래서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 사용하는 대표적인 영역인 Computer Vision분야의 프로젝트를 준비하게 되었습니다.
대표적인 이미지, 영상처리 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 딥러닝 모듈인 dnn 그리고 다양한 기법과 모듈을 활용하여

이미지와 영상처리의 기본을 배우고

얼굴, 눈 그리고 다양한 물체를 식별하고

이미지와 영상 속에서 원하는 사람을 학습을 통해 찾아내는

재미있는 과제를 이론과 함께 한단계 씩 배워나갈 수 있도록 강의를 구성했습니다.
과정을 마치고나면 다양한 Computer Vision 딥러닝 프로젝트를 꿈꾸게 될 것입니다.
저 역시 과정을 만들면서 침입탐지, 졸음방지, 숫자나 글씨인식, 감정확인, 나이와 성별인식 등 여러 가지 아이디어를 만들고자하는 생각이 들었습니다.

- 프로젝트 소개

먼저 이미지와 영상을 다루는 기법에 대해서 배우고 출발해야겠지요?
딥러닝을 본격적으로 활용하기에 앞서 OpenCV의 핵심 기법을 차근차근 배워나갑니다.

이제 이미지와 영상에서 얼굴과 눈을 식별(Face, eye Detection)해 볼까요?
OpenCV와 Haar, 딥러닝이 우리를 도와줄 것입니다.

최신 ComputerVison 기술이 이미지와 영상 속에서 사람을 인식(Face Recognition)합니다.
영화와 뉴스에 나오는 얼굴인식 기술을 직접 배우고 활용해 보세요.

얼굴만 인식(Face Recognition)하는 것이 아니고 다양한 사물(Object Recognition)을 찾을 수 있습니다.
YOLO와 그 친구들이 이미지와 영상 속에서 원하는 물체를 찾아줍니다.

특별강의

'[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!' 강의에는 '얼굴인식(Face recognition)을 강화하는 내용의 'Face Landmark와 Alignment' 단원을 추가했습니다.

- 어떤 툴을 사용하나요?

이 강의에서 다루는 툴은 어떤 것들이 있을까요?
이 강의는 대표적인 ComputerVision 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 파이썬을 기반으로 합니다.

이 외에도 몇가지 유용한 소프트웨어를 설치하는데 강의 속에서 하나씩 설명드립니다.

- 궁금해요!

Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요?
A. 딥러닝, 머신러닝을 실전에서 활용하는 방법을 고민했습니다.

이 과정은 대표적인 분야인 Computer Vision관련된 이론 설명 뿐 아니라 실전 프로젝트를 통해서 딥러닝을 배우게 됩니다.

Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 딥러닝이나 데이터 과학은 꼭 전산을 전공한 분만 할 수 있는 분야가 아닙니다.

여러분의 열정만 있다면 충분히 배우고 활용할 수 있는 내용입니다.