[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
수강정보
(4개의 수강평)
154명의 수강생
5개월 할부시
월 19,800원99,000원
지식공유자 : 노마드크리에이터
60회 수업 · 총 10시간 24분 수업
기간 : 평생 무제한 시청
수료증 : 발급 강의
수강 난이도 : 중급이상

이 강의는

AI 인공지능이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 어디에 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 사물인터넷IoT Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

이런 걸 배워요

  • Computer Vision 이미지, 동영상 처리
  • Computer Vision dnn(Deep Learning) 이해와 실습
  • 라즈베리파이IoT 장치에서 딥러닝 기능구현
  • 이미지, 동영상에서 물체식별(Object Detection)
  • 이미지, 동영상에서 물체인식(Object Recognition)
  • YOLO, Harr 등 다양한 Computer Vision 기법
  • 이미지, 동영상에서 얼굴인식(Face Recognition)
  • 이미지, 동영상에서 문자인식(Text Recognition)

Computer Vision분야에서 사물인터넷과 딥러닝
활용하는 방법과 예제를 같이 배웁니다.


 머신러닝, 딥러닝
 이제는 실전입니다!

인공지능의 Hot한 분야, Computer Vision! 사물인터넷 IoT 라즈베리파이와 만나 실전 프로젝트로 태어났습니다.


활용할 능력을 키우세요!

인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 배우고 강의하면서 이론적인 기초를 다지는 것이 중요한 만큼 실전에서 활용할 능력을 키우는 것도 중요하다고 생각했습니다.

그래서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 사용하는 대표적인 영역인 Computer Vision분야에서 사물인터넷 IoT장치를 활용하는 프로젝트를 준비하게 되었습니다.

재미있는 과제를 이론과 함께 한단계 씩 배워나갈 수 있도록 강의를 구성했습니다. 과정을 마치고나면 다양한 Computer Vision 딥러닝 프로젝트와 사업을 꿈꾸게 될 것입니다. 저 역시 현재 진행하는 프로젝트 준비에 도움이 많이 됐습니다.

이 과정을 만들면서 과정에 담지못했던 '출입자 숫자세기', '차량 숫자 및 속도 세기', '얼굴보고 나이와 성별 식별', '영수증,명함인식' 등 다양한 내용을 발전 시켜서 향후  '머신러닝, 딥러닝 Computer Vision 종합과정', '모바일 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'와 '로봇IoT 딥러닝 실전 프로젝트' 등 후속과정을 꿈꾸게 되었습니다.  

프로젝트 소개

직접 쓴 손글씨를 인식하는 프로젝트로 Computer Vision과 딥러닝의 기본을 다집니다. 프로젝트를 라즈베리파이 IoT장치로 옮기면서 다양한 사물인터넷 기술을 실습합니다. 주차장 카메라로 주차된 차량 숫자를 세고 클라우드 서버에 실시간으로 알려줍니다. 자동차 번호판의 글자와 숫자를 최신 문자인식(Text Recognition)기술로 인식해 보세요. 실시간 카메라로 졸고있는지 확인하고 졸고 있으면 경고음으로 깨워주세요. 라즈베리파이 감시카메라를 설치해서 등록된 사용자 얼굴을 인식하고 출입내용을 서버와 드롭박스 또는 메일로 확인합니다.

라즈베리파이와 웹 카메라 그리고 OpenCV를 이용해서 직접 쓴 숫자를 인식하는 기능을 딥러닝 기술을 이용해서 구현해 봅시다.


딥러닝으로 다양한 사물(Object Recognition)을 찾을 수 있습니다. YOLO와 그 친구들이 이미지에서 주차된 차량 숫자를 세어줍니다. 숫자를 세고나서 실시간으로 클라우드 서버에 저장하세요.


최신 ComputerVison 기술이 이미지와 영상 속에서 문자와 숫자를 인식(Text Recognition)합니다. 카메라로 차량의 번호판을 인식하는 재미있는 프로젝트를 해봅시다.



이제 이미지와 영상에서 얼굴과 눈을 식별(Face, eye Detection)해 볼까요? 그리고 딥러닝으로 동작을 확인합니다.실시간 동영상으로 졸고있는지 확인하고 졸고있으면 경고음으로 깨워줍니다.


얼굴만 인식(Face Recognition)하는 것이 아니고 동작을 확인해서 출입감시 시스템을 만들 수 있어요.
등록된 사람이 출입하면 서버, 드롭박스, 메일로 알려주세요. 등록되지 않은 사람이 오면 경고음을 울려줘요. 

특별강의

1. '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.

2. 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?

어떤 툴을 사용하나요?

이 강의에서 다루는 툴은 어떤 것들이 있을까요? 이 강의는 대표적인 ComputerVision 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 파이썬, 텐서플로를 기반으로 합니다.

그리고 사물인터넷 IoT의 대표격인 라즈베리파이를 사용합니다. 이 외에도 몇가지 유용한 소프트웨어를 설치하는데 강의 속에서 하나씩 설명드립니다.


강의에 필요한 준비물

1. 라즈베리파이 보드(B+ 추천), PiCamera
라즈베리파이 4B 카메라 키트(4GB&공식8M 카메라&32GB SD카드), 옵션없음
연관된 강의

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

 보너스!!
 이 내용을 추가로 제공해요!

보너스로 '파이썬 라즈베리파이 IoT프로젝트-원격모니터링 자동차'강의에서 라즈베리파이 관련 내용과
'앵귤러 파이어베이스 완전정복 - PetStore 쇼핑몰 프로젝트'강의에서 파이어베이스 관련 강의를 특강형식으로 제공합니다.

🙋🏻‍♂️ 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, 라즈베리파이를 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
  • 사물인터넷IoT 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
  • 파이썬 기본지식 - 파이썬 100분 핵심강의
  • 파이썬 데이터 가공, 시각화 - 파이썬 데이터시각화 분
  • [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록
  • [텐서플로2] 파이썬 딥러닝 완전정복 - GAN, BERT, RNN, CNN 최신기법
  • [OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!

공개 일자

2020년 2월 15일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 5월 15일)

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) 지식 큐레이션 포털을 운영하고 있습니다. 또한 새로운 기술과 이를 응용하는 창의적인 애플리케이션 개발을 목적으로, 한국과 싱가포르에서 스타트업을 창업하여 교육에도 힘쓰고 있습니다.

5.0
4개의 수강평
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mine7717 3달 전
정말 많은 도움이 되었습니다.
노마드크리에이터

노마드크리에이터 3달 전
감사합니다. 수강하시느라 수고하셨습니다.

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김은경 5달 전
컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝을 적용한 실제 프로젝트를 직접 해보면서 수강할 수 있어서 남는 것이 많은 공부가 되었습니다. 강사님이 질문에 대해 답변도 친절하고 성실하게 해주셔서 감사했습니다.
노마드크리에이터

노마드크리에이터 5달 전
안녕하세요? 김은경님. 그간 열심히 공부하시느라 수고하셨어요. 하시는 프로잭트에 도움되시길 바랍니다. 앞으로도 유익한 내용들 공유하도록 하겠습니다. 건강하시고 감사합니다.

교육과정

모두 펼치기 60 강의 10시간 35분
섹션 0. 시작하기
1 강의
섹션 1. 직접 쓴 숫자를 인식하는 딥러닝 기술
7 강의 82 : 17
MNIST 손글씨 인식 딥러닝 모델 다시하기 1
09 : 26
MNIST 손글씨 인식 딥러닝 모델 다시하기 2
20 : 20
직접 쓴 손글씨 이미지 처리하기
10 : 54
직접 쓴 손글씨 딥러닝 모델 적용하기
11 : 34
웹카메라 손글씨 영상 인식 딥러닝 프로그램 1
11 : 38
웹카메라 손글씨 영상 인식 딥러닝 프로그램 2
10 : 33
손글씨 영상 인식 프로그램 실행하기
07 : 52
섹션 2. [특별강의] 라즈베리파이 이해하기- '파이썬 라즈베리파이 IoT프로젝트-원격모니터링 자동차'
4 강의 28 : 54
라즈베리 파이란?
07 : 34
리눅스 설치하기
05 : 16
원격터미널 사용하기
08 : 36
라스비안 둘러보기
07 : 28
섹션 3. 라즈베리파이IoT 직접 쓴 손글씨 딥러닝 적용하기
4 강의 58 : 59
파이썬3, 텐서플로2 설치하기
14 : 14
OpenCV, 가상환경 설치하기
17 : 25
PiCamera를 이용한 영상처리
15 : 03
라즈베리파이에서 직접 쓴 손글씨 인식
12 : 17
섹션 4. [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 5. 주차장 차량 숫자 세는 딥러닝 기술
8 강의 86 : 57
YOLO를 이용한 차량인식
09 : 34
NMS를 이용한 물체 인식율 향상
11 : 51
파이썬 파이어베이스 Admin 설정하기
14 : 17
라즈베리파이에서 실행하기
09 : 03
YOLO Tiny로 속도 개선하기
07 : 29
텐서플로 라이트란?
08 : 48
텐서플로 라이트 Interpreter 설치하기
09 : 36
텐서플로 라이트로 성능개선하기
16 : 19
섹션 6. 차량 번호판을 인식하는 딥러닝 기술
7 강의 78 : 22
차량 번호판 인식 프로젝트 소개
06 : 13
OpenCV EAST와 Tesseract
12 : 09
ROI(Region Of Interest) 구하기
13 : 04
Tesseract 문자인식(Text Recognition)
08 : 07
라즈베리파이에서 YOLO Tiny 실행하기
11 : 50
라즈베리파이 최적화 - 이미지 필터를 이용한 번호판 인식
16 : 12
라즈베리파이 최적화 - Tesseract 설정과 운영기법
10 : 47
섹션 7. 졸음을 감지하여 경고하는 딥러닝 기술
6 강의 57 : 29
졸음감지 프로젝트 소개
08 : 26
Keras Model을 이용한 졸음감지 프로그램 1
12 : 17
Keras Model을 이용한 졸음감지 프로그램 2
12 : 35
텐서플로 라이트 모델만들기
07 : 01
텐서플로 라이트 졸음감지 프로그램
08 : 25
텐서플로 라이트로 개선된 프로그램
08 : 45
섹션 8. 출입자 얼굴을 인식해서 메일을 보내주는 딥러닝 기술
7 강의 81 : 23
출입자 얼굴인식 프로젝트 소개
07 : 09
face encoding 정보 추출하기
14 : 35
드롭박스에 얼굴인식 사진 저장하기
17 : 23
출입자 얼굴인식 프로그램 실행하기
06 : 25
파이어베이스 Cloud Function 사용하기
16 : 13
SendGrid 이메일 서비스 사용하기
05 : 30
자동 메일발송 기능 완성하기
14 : 08
섹션 9. [특별강의] Face Recognition강화하기
4 강의 24 : 25
Face Detection 3대 기법
OpenCV dnn Face Detection 코드해설 1
11 : 11
OpenCV dnn Face Detection 코드해설 2
09 : 58
Face_Recognition 라이브러리 설치
03 : 16
섹션 10. [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 11. [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
지식공유자 되기
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기업 교육을 위한 인프런
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