Computer Vision 기초: Image Processing에서 Deep Learning까지

Computer vision은 헬스케어부터 자율주행에 이르기까지 다양한 산업을 변화시키고 있지만, 이 분야를 마스터하려면 고전적 수학과 현대 신경망 모두에 대한 탄탄한 이해가 필요합니다. 텍스트 기반으로 진행되는 이 강의는 픽셀 조작의 절대적인 기초부터 시각적 인식을 위한 현대 deep learning 모델을 이해하는 과정까지 여러분을 안내합니다. 컴퓨터가 시각 데이터를 해석, 처리 및 분석하는 방법에 대한 포괄적인 이해를 얻게 됩니다. 배우게 될 내용: - 필터링, 에지 검출, 색 공간을 포함한 기초적인 image processing 기법을 이해합니다. - 공간 기하학 및 좌표 변환을 적용하여 2D 이미지에서 3D 씬을 재구성합니다. - 이미지 분류 및 객체 탐지를 위한 합성곱 신경망(CNNs)을 구축하고 학습시킵니다. - 사전 학습된 현대 비전 모델을 활용한 transfer learning을 구현하여 실제 문제를 해결합니다. - OpenCV 및 PyTorch와 같은 업계 표준 라이브러리를 사용하여 깨끗하고 효율적인 computer vision 코드를 작성하는 연습을 합니다. 이 강의는 필수 용어, 수학적 기초, 기본 픽셀 연산으로 시작하여 고급 기하학적 변환 및 deep learning 아키텍처로 진행됩니다. 각 개념은 포괄적인 서술형 설명과 단계별 코드 튜토리얼을 통해 강화됩니다. 이 강의는 computer vision 분야에 입문하고자 하는 입문자, 소프트웨어 개발자, 데이터 사이언티스트 지망생을 위해 설계되었습니다. 이미지 처리에 대한 사전 경험은 필요하지 않지만, 기본적인 Python 지식이 있으면 도움이 됩니다. 지금 바로 읽기 시작하여 시각적 컴퓨팅의 힘을 이끌어내세요.