AI 영상분석 솔루션 개발자
- 1차 개강일
- 24년 04월 23일(화)
- 2차 개강일
- 24년 05월 07일(화)
- 인공지능
- AI
- 파이썬
- 빅데이터
- 머신러닝
- 영상인식
- 객체탐지
- 영상분석
- 텐서플로우
- 파이토치
- 산대특
산업구조변화대응 특화훈련 [산대특]
산업구조 변화 등에 따라 훈련 공급 부족 문제를
해소하기 위해 디지털 선도 기업 아카데미 등
새로운 훈련 유형들을 개발, 청년 일자리 문제 산업계의 시급한 인력 수요를 공급할 수 있도록 만든 훈련.
- 훈련비
전액무료 - 특별수당
지원 - 취업
연계
객체감지,모션감지 등으로 이벤트를
추려주는 영상분석 솔루션을 개발하는
[산대특]AI영상분석 솔루션 개발자란?
AI통합 플랫폼에서 제공하는 학습용 API를 활용하여 웹기반 인터페이스를 개발(영상
데이터를 활용한 라벨링, 딥러닝, 정보정량화 하여 시각화)하고 도로 시설물에 대한 이미지를
AI 학습을 통해 사물의 위치와 종류를 탐지하는 서비스를 개발하는 방법을 배웁니다.
Start now
- AI학습을 통한 사물의 위치와 종류 탐지
- 이미지 - 수집 - 휴대폰으로 정해진 대상의 사진 찍어 업로드
- 이미지 - 가공 - 바운딩 - 이미지에서 정해진 대상을 마우스로 드래그하여 박스를 그리는 프로젝트
- 이미지 - 가공 - 스켈레톤 추출 - 대상의 특정 부위에 점을 찍는 작업
- 이미지 - 가공 - OCR - 인공지능에 글자를 가르쳐주기 위한 프로젝트
- 이미지 - 가공 - 감정태깅, 상태묘사 - 사진 속 사람의 표정을 보고 감정을 추론해 태깅하거나 이미지를 글로 묘사
- 영상 - 수집 - 휴대폰으로 정해진 대상의 사진 찍어 업로드
- 영상 - 가공 - 구간추출 - 영상에서 특정 구간 선택, 특정 동작이나 대사를 추출하여 태깅 및 글 묘사
- 영상 - 가공 - 바운딩 - 정해진 대상을 마우스로 드래그해 바운딩하는 작업 진행, 대상 분류 태깅
- 영상 - 가공 - 스켈레톤 추출 - 대상의 특정 부위에 점을 찍는 작업
AI영상분석으로 주요 이벤트를 추려내다
포트홀,도로시설물 등을 탐지하는
AI기반 객체탐지 시스템 개발
전문 인력양성을 목표로 합니다.
산업구조변화 대응 등 특화훈련 [산대특]
- 자주 사용하는 기초 문법을 실전에서 활용할 수 있도록 교육합니다.
- 논리적인 사고방식을 키우는 문법 교육을 합니다.
- 지역 산업 요구에 부합하는 디지털 신기술 분야 우수 인재를 양성합니다.
- 기업의 디지털 신기술을 프로젝트기반으로 운영합니다.
- 지능형 쇼핑몰 구축 및 차세대 웹 솔루션 개발합니다.
- PBL 방식(이론+실습+팀별 토의+과제 발표)의 실무 프로젝트 제작을 합니다.
- AI 통합 플랫폼을 활용하여 객체 탐지 시스템 개발 및 구축을 하고 기업이 보유한
영상데이터를 활용하여 라벨링, 딥러닝, 정보정량화를 하여 시각화 합니다. - AI통합 플랫폼에서 제공하는 학습용 API를 활용하여 웹기반 인터페이스 구현 및 활용
할 수 있고 팀별로 개발한 웹사이트에서 업로드한 이미지(시설물 균열, 병해충, 경작지)
를 분류 및 정량화 할 수 있습니다.
프로젝트 수행 결과물
PBL방식(이론+실습+팀별 토의+과제발표)의 실무 프로젝트
- 주제 선정 및
자료조사, 그룹 토의 - 기술교육 실습
- 그룹 토의 +
멘토 피드백 - 그룹발표
AI기반 객체 탐지 시스템 개발 및 구축 프로젝트
- 포트홀 탐지시스템
- 포트홀 탐지 시스템 모듈 개발
- 요구사항 반영하여 시스템 최적화
- 제공된 영상데이터 라벨링 - AI 학습 영상데이터 생성
- 포트홀 데이터 정량화
- 개발 시스템 검증 및 결과물 시각화
- 도로시설물 객체 탐지 시스템
- 도로시설물 객체 탐지 시스템 모듈 개발
- 요구사항 반영하여 시스템 최적화
- 제공된 영상데이터 라벨링
- AI 학습 영상데이터 생성
- 도로시설물 데이터 정량화
- 개발 시스템 검증 및 결과물 시각화
- 인공지능을 위한 파이썬
- 데이터베이스(My SQL)
- 웹 서버 프로그래밍(Py Torch)
- 빅데이터 전처리 및 빅데이터 분석
- AI학습을 위한 데이터가공 및 시각화
- 인공지능ML/DL
- 딥러닝과 PyTorch 기반 이미지 처리
- OpenCV 기반 파이썬 딥러닝 영상처리
- 객체 탐지 시스템 개발 및 구축
- AI기반 객체탐지 시스템 개발
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
AI OBJECT DETECTION 위험과 오류를 미리 방지하는
위험과 오류를 미리 방지하는
AI통합 플랫폼을 구축하여
미래에 필요한 인공지능
전문 인재로 거듭납니다.
PBL방식(이론+실습+팀별 토의+과제발표)의
실무 프로젝트로 인공지능 객체탐지 통합플랫폼을 구축하고
차세대 인공지능 운영 솔루션을 개발할 수 있습니다.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
인공지능 개론
- 인공지능의 태동
- 인공지능 최신기술
- 언어 인공지능
- 이미지 인공지능
- 지식 인공지능
- 인공지능 최신 트렌드
- 인공지능 기술발전방향
- 주요 응용사례
- 2
인공지능을 위한 파이썬
- 환경설정
- 데이터타입과 컬렉션
- 조건문과 반복문
- 함수이해 및 활용
- 파이썬 모듈
- 클래스와 인스턴스
- 정규 표현식
- 데이터수집을 위한 Crawling
- 웹 기본지식 이해하기
- Requests 모듈
- Beautifulsoup 모듈
- 웹사이트 모듈
- Selenium 모듈
- 구글 이미지 크롤링
- 실시간 검색어 크롤링
- 이미지에서 글자추출하기
- 사진에서 얼굴만 찾아 모자이크처리
- 플라스크 웹서버 만들기
- 인공지능 과일 구분하기
- 음성인식 비서 만들기
- 사진에서 사람을 인식하여 분류하기
- 3
데이터베이스(My SQL)
- RDBMS 이해와 MySQL 설치
- 데이터 조회하기
- 다양한 함수(문자, 숫자, 날짜, 형변환)
- 그룹함수
- 테이블 조회하기
- 서브쿼리
- 테이블생성/수정/제거하기
- 데이터조작(Insert,Update,Delete)
- 트랜잭션
- 데이터 무결성과 제약조건
- View
- 시퀀스와 인덱스
- PL/SQL, 프로시저, Function, Cursor, Trigger
- 사용자 계정관리 및 백업, 복원
- 4
웹 서버 프로그래밍(PyTorch)
- 웹 프로그래밍의 이해
- 파이썬 웹 표준 라이브러리
- PyTorch 웹 프레임워크
- PyTorch의 핵심 기능
- PyTorch의 웹 서버 연동 준비
- Cloud 서버에 PyTorch 배포하기
- Apache 웹 서버와 연동
- NGINX 웹 서버와 연동
- 5
빅데이터 전처리 및 빅데이터 분석
- PyTorch 활용
- CNN/RNN 구현 주제별 순차 진행
- Anaconda 설치 및 구축
- Numpy/Pandas 데이터 핸들링
- 기술통계(데이터 처리) 분석알고리즘
- 데이터분석 환경구축
- 데이터 가공
- 데이터 정제
- 데이터 프레임의 이해
- 인터렉티브 그래프
- 통계분석 기법
- 6
AI학습을 위한 데이터 가공 및
시각화- 결측치 정제
- 이상치 정제
- 변수 간 관계 표현
- 집단 간 차이 표현
- 시간에 따라 달라지는 데이터 표현
- 집단 간 분포 차이 표현
- 7
인공지능 ML/DL
- MachineLearning의 개념과 종류
- 수학에 기반한 회귀분석
- 수학에 기반한 Machine Learning
- 앙상블기법의 종류와 원리
- 클러스터링
- 불균형 데이터의처리
- 딥러닝의 소개와 개념
- 신경망알고리즘과 뉴럴네트워크기초(Neural-Network Basics)
- 최적화 알고리즘이론-Optimization Algorithm
- 역전 파알고리즘-Back Propagation
- 뉴럴네트워크학습Training Neural Network
- 뉴럴네트워크 일반화 이론-Generalization
- Convolutional Neural Network-CNN
- Recurrent Neural Network-RNN
- 다양한 뉴럴네트워크-Modern Neural Network
- 8
딥러닝과 PyTorch 기반
이미지 처리- 딥러닝과 PyTorch
- PyTorch로 전체 코드 구현하는 ANN
- 패션 아이템을 구분하는 DNN
- 이미지 처리 능력이 탁월한 CNN
- 사람의 지도 없이 학습하는 오토인코더
- 순차적인 데이터를 처리하는 RNN
- 경쟁하며 학습하는 GAN
- 주어진 환경과 상호작용하며 학습하는 DQN
- 9
OpenCV 기반 파이썬 딥러닝
영상처리- 컴퓨터 비전과 영상의 이해
- OpenCV 설치와 기초 사용법
- OpenCV 주요 클래스
- OpenCV 주요 기능
- 영상의 밝기와 명암비 조절
- 영상의 산술 및 논리 연산
- 필터링
- 영상의 기하학적 변환에지검출과 응용
- 컬러 영상 처리
- 이진화와 모폴로지
- 레이블링과 외곽선 검출
- 객체 검출
- 지역 특징점 검출과 매칭
- 머신 러닝과 OpenCV
- 딥러닝과 OpenCV
- 10
객체 탐지 시스템 개발 및 구축
- 객체 탐지 시스템 모듈 개발
- 요구사항 반영하여 시스템 최적화
- 제공된 영상데이터 라벨링
- AI 학습 영상데이터 생성
- 객체 데이터 정량화
- 개발 시스템 검증 및 결과물 시각화
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