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[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
수강정보
(1개의 수강평)
39명의 수강생
3개월 할부시
월 33,000원99,000원
지식공유자 : 노마드크리에이터
66회 수업 · 총 11시간 43분 수업
기간 : 평생 무제한 시청
수료증 : 발급 강의
수강 난이도 : 중급이상

이 강의는

AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • Computer Vision 이미지, 동영상 처리
  • Computer Vision dnn(Deep Learning) 이해와 실습
  • 모바일 PWA웹앱, Android, iOS 장치에서 딥러닝 기능구현
  • 이미지, 동영상에서 물체식별(Object Detection)
  • 이미지, 동영상에서 물체인식(Object Recognition)
  • 이미지, 동영상에서 얼굴인식(Face Recognition)

프로젝트 1. 직접 쓴 숫자를 인식하는 Digit Classifier

직접 쓴 손글씨를 인식하는 프로젝트로 Computer Vision과 딥러닝의 기본을 다집니다. 

프로젝트 2. 주차장 차량 숫자 세는 Object Detection

Object Detection기술로 주차장 카메라로 주차된 차량 숫자를 세고 클라우드 서버에 실시간으로 알려줍니다.

프로젝트 3. 가위, 바위, 보를 판독하는 Gesture Recognition

Computer Vision의  Gesture Recognition 기술이 미리 학습한 가위, 바위, 보의 동작을 판독해 줍니다.

프로젝트 4. 몸을 구분해 주는 Body Segmentation

얼굴과 몸을 촬영하면 딥러닝이 Body Segmentation기술로 몸을 구분해 주고 배경과도 분리해 줘요.

프로젝트 5. 얼굴을 인식하는 Face Recognition

Computer Vison기술이 얼굴의 윤곽특성을 찾아내고 감정을 파악하고 나이와 성별을 추정해 준다면 믿어지시나요?

어떤 툴을 사용하나요?

이 강의에서 다루는 툴은 어떤 것들이 있을까요? 이 강의는 웹, 안드로이드, iOS 모든 모바일 장비에서 동작하는 웹앱을 만듭니다.

때로는 안드로이드 Native 앱을 만들기 위해 Android Studio를 쓰기도 하고 iOS Native 앱을 만들기 위해 Xcode를 사용하기도 합니다.

그러나 주로 Ionic+Angular Framework을 이용하여 데스크탑, 모바일 모두에서 동작하는 Hybrid 웹앱을 만듭니다.

이 외에도 몇가지 유용한 소프트웨어를 설치하는데 강의 속에서 하나씩 설명드립니다.




연관된 강의

[OpenCV] 
파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 
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해당 과정에서 배운 다양한 이미지, 영상처리 기법과 모듈을 활용하여 재미있고 활용도 높은 프로젝트를 만들어 보세요.

[라즈베리파이] 
IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트

해당 과정에서 배운 다양한 이미지, 영상처리 기법과 모듈을 활용하여 재미있고 활용도 높은 프로젝트를 만들어 보세요.

 보너스!!
 이 내용을 추가로 제공해요!

1. 보너스로 '[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'강의에서 Object Detection 관련 내용과 
'앵귤러 파이어베이스 완전정복 - PetStore 쇼핑몰 프로젝트'강의에서 파이어베이스 관련 강의를 특강형식으로 제공합니다.

2. 'Model 정확도 99%이상 높이기'라는 특별강의도 드립니다. 이 강의는 '[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'과정 수강생 분들이 MNIST 손글씨 모델이 아래 사진처럼 '7을 왜 7이라 하지 못하나요?'라는 질문에서 시작되었습니다. 물론 모델의 정확도 뿐 아니라 프로그램 예외처리, MNIST원시데이터 등 다양한 요인이 있지만 기존 Nueral Network 모델이 학습용으로 단순해서 이걸 99.38%까지 정확도를 높이기 위해  Nueral Network 모델을 다시 구성하는 내용을 만들어 봤어요.

3. 텐서플로 Keras로도 원하는 모델을 만들 수 있는 방법을 특별강의로 알려드립니다. YOLO 학습에 사용했던 이미지를 그대로 사용해서 Keras로 학습해서 모델을 만들고 물체를 식별하는 내용입니다. YOLO와 Keras를 학습하는 내용도 배우고 서로 비교할 수도 있겠지요?

🙋🏻‍♂️ 궁금해요!

Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요?
A. 딥러닝, 머신러닝을 실전에서 활용하는 방법을 고민했습니다.

이 과정은 대표적인 분야인 Computer Vision관련된 이론 설명 뿐 아니라 실전 프로젝트를 통해서 딥러닝을 배우게 됩니다.특히, 모바일을 사용하여 현장에서 적용할 수 있는 실전 프로젝트를 만들어서 향후에 활용하시도록 돕고 있습니다.

Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 딥러닝이나 데이터 과학은 꼭 전산을 전공한 분만 할 수 있는 분야가 아닙니다.여러분의 열정만 있다면 충분히 배우고 활용할 수 있는 내용입니다.  

도움 되는 분들

  • 딥러닝을 실전에서 활용하고 싶은 분
  • 모바일 장치에서 딥러닝을 구현하고 싶은 분
  • 딥러닝을 이용한 영상처리에 대해 배우고 싶은 분
  • Computer Vision과 관련한 프로젝트를 준비하는 분
  • 딥러닝 영상처리 최신 기법을 배우고자 하는 분
  • Computer Vision 프로젝트에 활용할 예제 코드를 원하는 분

선수 지식

  • 열심히 배우고자하는 의지
  • [OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!
  • [라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
  • 앵귤러 파이어베이스 완전정복 - PetStore 쇼핑몰 프로젝트
  • Ionic, 아이오닉 100분 핵심강의
  • [텐서플로2] 파이썬 딥러닝 완전정복 - GAN, BERT, RNN, CNN 최신기법

지식공유자 소개

노마드크리에이터는 지난 25년간 LG CNS, Tmoney 등에서 System Engineer, Program/Project Manager, Business Developer, IT Consultant로 국내 및 해외에서 활동하며 쌓은 경험을 활용하여 쉽고 재미있는 교육 컨텐츠를 제공하고 있습니다.

프로그램 개발 및 프로젝트 관리에 관심을 두고 PMP(Project Management Professional by PMI), SAP Business Warehouse, SCJP(Sun Certified Java Programmer), MCSE+DBA(Microsoft Certified System Engineer) 와 OCP(Oracle Certified Professional-DBA) 등의 자격과 전문성을 바탕으로 다양한 영역에서 도전을 이어가고 있습니다.

도전을 통한 경험과 성과를 공유하고 더 발전하기 위해서 '크리애플' 유튜브 채널과 크리애플(www.creapple.com) 홈페이지를 운영하고 있습니다. 또한 새로운 기술과 이를 응용하는 창의적인 애플리케이션 개발을 목적으로, 한국과 싱가포르에서 스타트업을 창업하여 교육에도 힘쓰고 있습니다.

교육과정

모두 펼치기 66 강의 11시간 43분
섹션 0. 시작하기
2 강의 18 : 03
강의 소개
03 : 36
모바일 개발전략
14 : 27
섹션 1. 직접 쓴 숫자를 인식하는 Digit Classifier
2 강의 24 : 32
섹션 2. Android Digit Classifier 프로젝트
5 강의 49 : 58
Android Digit Classifier 실행하기
10 : 56
Android Digit Classifier 코드분석 1
08 : 43
Android Digit Classifier 코드분석 2
12 : 58
Android Digit Classifier 코드분석 3
12 : 05
Android Digit Classifier 코드수정
05 : 16
섹션 3. iOS Digit Classifier 프로젝트
3 강의 31 : 22
iOS Digit Classifier 실행하기
15 : 50
iOS Digit Classifier 코드분석
09 : 31
iOS Digit Classifier 실행하기
06 : 01
섹션 4. Ionic Digit Classifier 프로젝트
6 강의 66 : 42
Ionic 프로젝트 생성하기
12 : 45
Ionic Components 구성하기
12 : 01
Tensorflow.js 모델 사용하기
08 : 23
Drawable Directive 만들기
12 : 09
Classifier Page 만들기
15 : 37
Ionic 프로젝트 실행하기
05 : 47
섹션 5. Hybrid Digit Classifier 프로젝트
6 강의 68 : 25
Progressive Web App 제작하기
12 : 04
Progressive Web App 배포하기
09 : 50
PWA 앱 개선하기
15 : 51
PWA 앱 iOS 배포하기
15 : 59
Hybrid 앱 iOS 배포하기
09 : 35
Hybrid 앱 Android 배포하기
05 : 06
섹션 6. 주차장 차량 숫자 세는 Object Detection
8 강의 81 : 10
Object Detection 프로젝트 소개
09 : 34
Ionic 앱 생성하기
12 : 12
Coco SSD 사용하기
14 : 16
Object Detection 구현하기
09 : 03
Firebase 주차정보 저장하기
14 : 33
PWA 앱 배포하기
06 : 20
Hybrid 앱 배포하기
07 : 17
Hybrid 앱의 현실
07 : 55
섹션 7. [특별강의] 텐서플로 라이트 Object Detection - '[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'
3 강의 34 : 43
텐서플로 라이트란?
08 : 48
텐서플로 라이트 Interpreter 설치하기
09 : 36
텐서플로 라이트로 성능개선하기
16 : 19
섹션 8. [특별강의] 파이어베이스 이해하기 - '앵귤러 파이어베이스 완전정복 - PetStore 쇼핑몰 프로젝트'
3 강의 29 : 05
Firebase란?
07 : 04
NoSQL Structure 배우기
14 : 39
Firebase 데이터베이스 구축
07 : 22
섹션 9. 가위, 바위, 보를 판독하는 Gesture Recognition
4 강의 45 : 15
Gesture Recognition 프로젝트 소개
09 : 21
Teachable Machine 모델만들기
10 : 56
Chart.js 기능 추가하기
14 : 14
Gesture Recognition 기능 완성하기
10 : 44
섹션 10. 몸을 구분해 주는 Body Segmentation
6 강의 52 : 30
Body Segmentation 프로젝트 소개
09 : 11
Body Segmentation 앱 실행하기
05 : 55
Body Segmentation 앱 분석하기
09 : 41
Body Segmentation 앱 완성하기
09 : 47
PWA 앱 배포하기
10 : 24
Hybrid 앱 배포하기
07 : 32
섹션 11. 얼굴을 인식하는 Face Recognition
9 강의 94 : 31
Face Recognition 프로젝트 소개
09 : 11
Ionic 앱 생성하기
15 : 38
Ionic Components 구성하기
12 : 26
Face Detection 만들기
11 : 36
Face Expression 만들기
09 : 38
Age and Gender Recognition 만들기
10 : 16
Progressive Web App 제작하기
12 : 06
Progressive Web App 배포하기
04 : 36
Progressive Web App 개선하기
09 : 04
섹션 12. [특별강의] Model 정확도 99%이상 높이기
4 강의 35 : 15
Model의 정확도를 높이는 이유
04 : 46
Model강화 프로그램 준비하기
11 : 16
Model강화 프로그램 학습하기
10 : 05
Model강화 프로그램 테스트하기
09 : 08
섹션 13. [특별강의]불량사과를 찾아내는 Keras모델 만들기
5 강의 72 : 17
Keras로 사과와 귤을 식별하는 Colab프로그램
10 : 32
Keras로 사과와 귤을 식별하는 모델만들기
14 : 59
Keras로 사과와 귤을 식별하는 파이썬 프로그램
21 : 36
Keras로 불량사과를 식별하는 Colab프로그램
13 : 26
Keras로 사과와 귤을 식별하는 모델프로그램
11 : 44

공개 일자

2020년 3월 25일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 5월 15일)

수강 후기

아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️

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구본필 4달 전
다양한 예제들을 통해서 딥러닝 과정을 공부하기 좋은 강의네요. 모바일에서 구현하는 과정에 대해서도 자세히 설명해 주는 강의여서 유익했습니다.
노마드크리에이터

노마드크리에이터 4달 전
감사합니다. 더 좋은 강의 만들겠습니다.

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