AI 이미지 처리
목차
강의 개요 #
이 강의는 AI 기반 이미지 처리 기술을 처음 배우는 분들부터 실무에 적용하고자 하는 분들까지 모두를 위한 과정입니다.
학습 목표 #
- 이미지 처리의 기본 원리와 기법 이해
- OpenCV, PIL 등 이미지 처리 라이브러리 활용 능력 습득
- 딥러닝 기반 이미지 분류 및 객체 탐지 구현
- 실제 프로젝트에 적용 가능한 실전 경험
강의 구성 #
1부: 기초 이미지 처리
- 이미지 읽기, 쓰기, 변환
- 필터링 및 노이즈 제거
- 이미지 변형 (회전, 크기 조정, 자르기)
- 히스토그램 및 밝기/대비 조정
2부: 컴퓨터 비전 기법
- 엣지 검출 (Canny, Sobel)
- 모서리 검출 (Harris Corner)
- 템플릿 매칭
- 특징점 검출 및 매칭 (SIFT, ORB)
3부: 딥러닝 기반 이미지 처리
- CNN을 활용한 이미지 분류
- 전이 학습 (Transfer Learning)
- 객체 탐지 (YOLO, R-CNN)
- 이미지 세그멘테이션
4부: 실전 프로젝트
- 얼굴 인식 시스템 구축
- 의료 이미지 분석
- 자동차 번호판 인식
- 실시간 객체 추적
강의 방식 #
- 온라인/오프라인: Zoom 또는 대면 강의
- 실습 중심: 매 세션 hands-on 프로젝트
- 1:1 피드백: 개인 프로젝트 코드 리뷰
- 실시간 Q&A: 강의 중 실시간 질문 및 답변
수강 대상 #
- Python 기본 문법을 알고 있는 개발자
- 이미지 처리에 관심이 있는 분
- 컴퓨터 비전을 실무에 적용하고 싶은 분
- 딥러닝 기반 이미지 분석을 배우고 싶은 분
선수 지식 #
- Python 기본 문법
- NumPy 기본 사용법 (권장)
- 머신러닝 기초 개념 (권장)
문의 #
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