컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례

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컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례

Instructor: Ioana Fleming

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Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Intermediate level

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What you'll learn

수강생은 컴퓨터 비전이 무엇인지 설명하고 컴퓨터 비전 과제의 예를 들 수 있습니다.
수강생은 컴퓨터 비전 과제에 대한 알고리즘 솔루션의 배경이 되는 프로세스와 그 장단점을 설명할 수 있습니다.
수강생은 직접 최신 머신 러닝 툴과 파이썬 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

Skills you'll gain

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4 assignments¹

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There are 5 modules in this course

이 강의는 CU 볼더 대학교의 데이터 과학 석사(MS-DS) 학위 과정의 일부로써 학점 인정이 가능하며 Coursera 플랫폼을 통해 제공됩니다. MS-DS는 CU 볼더 대학교의 응용 수학, 컴퓨터 과학, 정보 과학 및 기타 여러 학과 교수진이 모여 만든 학제간 학위 과정입니다. MS-DS는 능력에 따라 입학이 허가되고 지원 절차가 없기 때문에 컴퓨터 과학, 정보 과학, 수학 및 통계학 분야에 대해 광범위한 학부 과정을 이수하고 전문 경험이 풍부한 사람에게 이상적인 과정입니다. MS-DS 과정에 대한 정보는 링크(https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder)를 통해 확인하실 수 있습니다.

본 강의에서 여러분은 학습 및 연구 분야인 컴퓨터 비전에 대해 배웁니다. 먼저 고전적인 컴퓨터 비전 관점에서 몇 가지 컴퓨터 비전 과제와 추천 접근법을 살펴봅니다. 다음으로는 딥 러닝 기법을 소개하고 이를 동일한 문제에 적용해 보겠습니다. 그 후 결과를 분석하고 두 기법의 장단점을 알아보겠습니다. 또한 튜토리얼을 통해 최신 머신 러닝 툴 및 소프트웨어 라이브러리를 실습해봅니다. 딥 러닝을 활용할 수 있는 컴퓨터 비전 과제에는 이미지 분류, 국소화를 통한 이미지 분류, 객체 감지, 객체 분할, 얼굴 인식, 움직임 또는 자세 추정 등이 있습니다.

이번 단원에서는 컴퓨터 비전 분야를 알아봅니다. 컴퓨터 비전은 이미지에서 정보를 추출하는 것을 목표로 합니다. 컴퓨터 비전 과제의 주요 범주를 살펴본 뒤, 각 범주에 해당하는 응용 사례를 살펴보겠습니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 기법의 도입이 컴퓨터 비전 분야에 어떤 영향을 주었는지 알아보겠습니다.

What's included

4 videos12 readings1 assignment1 discussion prompt

4 videos Total 80 minutes

1강 22 minutes
2강 17 minutes
3강 20 minutes
4강 21 minutes

12 readings Total 120 minutes

환영 인사 및 도움말 정보 10 minutes
동료 평가 정보 10 minutes
컴퓨터 비전이란? 10 minutes
1강 강의 노트 10 minutes
2강 강의 노트 10 minutes
읽기 자료 및 기타 학습 자료 10 minutes
TED 강연: "컴퓨터가 사진을 이해하도록 가르치는 방법" Fei-Fei Li 교수 10 minutes
3강 강의 노트 10 minutes
읽기 자료 및 기타 학습 자료 10 minutes
운전자 없는 차량의 윤리학 - 뉴요커 지 10 minutes
4강 강의 노트 10 minutes
읽기 자료 및 기타 학습 자료 10 minutes

1 assignment Total 30 minutes

컴퓨터 비전 분야 및 응용 사례 30 minutes

1 discussion prompt Total 10 minutes

자기 소개 10 minutes

이번 단원에서는 고전적 컴퓨터 비전 툴 및 기법에 대해 알아봅니다. 합성곱 연산, 선형 필터, 그리고 이미지 특징을 감지하는 알고리즘을 알아봅니다.

What's included

5 videos10 readings1 assignment

5 videos Total 115 minutes

5강 19 minutes
6강 18 minutes
7강 21 minutes
8강 34 minutes
9강 23 minutes

10 readings Total 105 minutes

2~3주차 교재 10 minutes
5강 강의 노트 10 minutes
6강 강의 노트 10 minutes
교재에서 읽어볼 부분 및 기타 참고 자료 10 minutes
7강 강의 노트 10 minutes
교재에서 읽어볼 부분 및 기타 참고 자료 10 minutes
8강 강의 노트 10 minutes
교재에서 읽어볼 부분 및 기타 참고 자료 10 minutes
9강 강의 노트 10 minutes
교재에서 읽어볼 부분 및 기타 참고 자료 15 minutes

1 assignment Total 30 minutes

경계 검출 30 minutes

이번 단원에서는 첫 번째로 고전 컴퓨터 비전에서의 객체 인식의 문제점을 복습합니다. 다음으로 고전 컴퓨터 비전 파이프라인을 통해 객체 인식 및 이미지 분류를 수행하는 단계를 살펴봅니다.

What's included

3 videos2 readings1 assignment

이번 단원에서는 신경망을 사용한 이미지 분류 파이프라인이 고전 컴퓨터 비전 툴과 어떻게 다른지 비교해 보겠습니다. 그 후 신경망의 기본적인 요소에 대해 복습하겠습니다. 텐서 플로우 튜토리얼을 통해 이미지 분류 예측을 위해 신경망을 구축, 훈련 및 사용하는 방법을 실습하고 마무리 하겠습니다.

What's included

4 videos5 readings1 peer review1 ungraded lab

4 videos Total 100 minutes

11강 29 minutes
12강 16 minutes
13강 26 minutes
14강 29 minutes

5 readings Total 50 minutes

11강 강의 노트 10 minutes
12강 강의 노트 10 minutes
13강 강의 노트 10 minutes
읽기 자료 및 기타 학습 자료 10 minutes
14강 강의 노트 10 minutes

1 peer review Total 90 minutes

신경망 매개변수 90 minutes

1 ungraded lab Total 60 minutes

신경망 매개변수 60 minutes

이번 단원에서는 합성곱 신경망의 구성 요소를 알아보겠습니다. 심층 신경망을 설명하는 매개변수와 초매개변수에 대해 배우고 이들이 어떻게 딥 러닝 모델의 정확도를 개선해주는지 알아보겠습니다. 텐서 플로우 튜토리얼을 통해 이미지를 분류하는 딥 신경망 구축, 훈련 및 사용을 실습하고 마무리 하겠습니다.

What's included

6 videos10 readings1 assignment1 peer review1 ungraded lab

6 videos Total 112 minutes

15강 27 minutes
16강 21 minutes
17강 24 minutes
18강 20 minutes
19강 19 minutes
결론 1 minute

10 readings Total 100 minutes

15강 강의 노트 10 minutes
읽기 자료 및 기타 학습 자료 10 minutes
16강 강의 노트 10 minutes
읽기 자료 및 기타 학습 자료 10 minutes
17강 강의 노트 10 minutes
18강 강의 노트 10 minutes
읽기 자료 및 기타 학습 자료 10 minutes
19강 강의 노트 10 minutes
읽기 자료 및 기타 학습 자료 10 minutes
추가 학습 자료 10 minutes

1 assignment Total 60 minutes

마지막 퀴즈 60 minutes

1 peer review Total 60 minutes

합성곱층 60 minutes

1 ungraded lab Total 60 minutes

합성곱층 60 minutes

Instructor

Ioana Fleming

University of Colorado Boulder

2 Courses 9,059 learners

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