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오리엔테이션 |
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딥러닝을 이용한 컴퓨터비전 |
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| 1. |
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컴퓨터비전의 역사 |
컴퓨터비전의 역사 |
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강의 소개 |
강의 소개 |
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컴퓨터 비전의 현황 및 강의의 목표 |
컴퓨터 비전의 현황 및 강의의 목표 |
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손쉽게 개발 환경 만들기 |
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| 2. |
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Keras-Tensorflow 소개 |
Keras-Tensorflow 소개 |
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인터넷만 되면 무료로 쓸 수 있는 구글 코랩 |
인터넷만 되면 무료로 쓸 수 있는 구글 코랩 |
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내 PC에서 직접 돌려보고 싶은 사람을 위한 개발환경 만들기 |
내 PC에서 직접 돌려보고 싶은 사람을 위한 개발환경 만들기 |
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파이썬을 이용한 영상처리 |
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| 3. |
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처음으로 배워보는 영상 데이터 |
처음으로 배워보는 영상 데이터 |
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정규화 및 필터 |
정규화 및 필터 |
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파이썬을 이용한 영상처리 실습 |
파이썬을 이용한 영상처리 실습 |
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분류기(Classification)를 통한 영상의 인식 |
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| 4. |
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신경망의 이해 |
신경망의 이해 |
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영상 데이터의 학습 및 분류 |
영상 데이터의 학습 및 분류 |
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이미지 분류를 위한신경망 실습 |
이미지 분류를 위한신경망 실습 |
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컨볼루션 신경망 (CNN) 맛보기 |
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| 5. |
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분류를 위한 Softmax 활성함수와교차 엔트로피 |
분류를 위한 Softmax 활성함수와교차 엔트로피 |
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이미지 분류를 위한 컨볼루션 레이어 기초 |
이미지 분류를 위한 컨볼루션 레이어 기초 |
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ConvNet을 이용한 신경망 실습 |
ConvNet을 이용한 신경망 실습 |
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CNN을 활용한 인식과 분류 |
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| 6. |
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컴퓨터 비전에서 CNN이 사용되는 이유는? |
컴퓨터 비전에서 CNN이 사용되는 이유는? |
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하이퍼 파라메터 튜닝을 통한 신경망의 개선 |
하이퍼 파라메터 튜닝을 통한 신경망의 개선 |
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공개 이미지 라이브러리를 이용한CNN 실습 |
공개 이미지 라이브러리를 이용한CNN 실습 |
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고성능 CNN 모델을 활용한 성능 향상 |
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| 7. |
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고전적 컨볼루션 신경망 |
고전적 컨볼루션 신경망 |
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고성능 컨볼루션 신경망 |
고성능 컨볼루션 신경망 |
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Keras를 이용한 고성능 CNN 실습 |
Keras를 이용한 고성능 CNN 실습 |
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영상에서 물체를 찾아내는 객체 탐지 |
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| 8. |
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Object detection이란? |
Object detection이란? |
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Sliding Window와 CNN을 이용한 Localization |
Sliding Window와 CNN을 이용한 Localization |
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Pascal VOC 및 COCO 이미지 실습 |
Pascal VOC 및 COCO 이미지 실습 |
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YOLO를 이용하여 객체 탐지를 해보기 |
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| 9. |
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Grid와 Anchor를 이용한Object detection |
Grid와 Anchor를 이용한Object detection |
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YOLO의 상세 구성요소와 EfficientDet 소개 |
YOLO의 상세 구성요소와 EfficientDet 소개 |
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객체 탐지 실습 |
객체 탐지 실습 |
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인식에서 생성으로 |
인식에서 생성으로 |
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| 10. |
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컨볼루션 네크워크의 내부 |
컨볼루션 네크워크의 내부 |
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Neural Style Transfer를 이용한새로운 그림 생성 |
Neural Style Transfer를 이용한새로운 그림 생성 |
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Neural Style Tranfer 실습 |
Neural Style Tranfer 실습 |
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생산적 적대 신경망 |
생산적 적대 신경망 |
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| 11. |
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Autoencoder의 기초 |
Autoencoder의 기초 |
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생산적 적대 신경망(GAN)의 기초 |
생산적 적대 신경망(GAN)의 기초 |
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Autoencoder 및 GAN 실습 |
Autoencoder 및 GAN 실습 |
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직접해보는 Deepfake |
직접해보는 Deepfake |
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| 12. |
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Variational Autoencoder |
Variational Autoencoder |
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Deepfake |
Deepfake |
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Variational Autoencoder 및 Deepfake 실습 |
Variational Autoencoder 및 Deepfake 실습 |
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Fun topics |
Fun topics |
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| 13. |
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Adversarial attack과Style GAN |
Adversarial attack과Style GAN |
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Fast Gradient Signed Method 및Style GAN 실습 |
Fast Gradient Signed Method 및Style GAN 실습 |
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강의 정리 및 향후 과제 |
강의 정리 및 향후 과제 |
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대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) 우)41061
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