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데이터 사이언스 인공지능
[인공지능 컴퓨터비전] 20장의 사진으로 딥러닝 모델 만들기
(3.5)
4개의 수강평 ∙ 47명의 수강생

11,000원

지식공유자 : Q쌤
총 12개 수업˙총 43분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 대상 초급 중급이상
내 목록 추가 107 공유
입문자를 위해 준비한
[인공지능] 강의입니다.

20장의 사진으로 나만의 인공지능 모델 만들어보자!!!

✍️
이런 걸
배워요!
컴퓨터 비전에 대한 기초적인 flow!
인공지능 라벨링에 대한 기초지식
컴퓨터 비전의 선두주자, YOLO
나만의 데이터로 만드는 인공지능!
20개의 사진으로 나만의 모델!

20장의 사진으로 나만의 인공지능을 만들어 볼 수 있어요!

인공지능, 듣기만 해도 어려운 거 아닌가?
인공지능 수학도 배우고, 복잡한 과정도 생각해야 하는 거 아닌가?

  • 복잡한 내용들 싹 다 빼고 인공지능 컴퓨터 비전의 WorkFlow 위주로 이해할 수 있습니다.
  • 비전공자, 인공지능 초입자, 나만의 데이터를 갖고 싶은 사람들 모두가 아주 간단하게 인공지능 모델이 생성되는 과정을 배워갑니다.

인공지능 모델 제작, 왜 배워야 할까요?

Custom AI Model(나의 인공지능)을 제작하는 방법을 배우면서
모든 산업 분야에 접목할 수 있는 혜안을 찾을 수 있습니다.

복잡한 인공지능의 개념 부분을 차치하고
간단하게 구성 과정과 방법들을 제시하여 객체 검출 시스템에 활용하거나,
CCTV 연계 프로젝트에 사용할 수 있는 컴퓨터비전의 가장 기본적인 흐름을 배워
산업과 접목할 수 있습니다.

나만의 물건을 인식시키고 학습시킴으로써 
나의 AI 결과를 확인할 수 있는 개인 모델을 만들 수 있습니다.

강의 중 나오는 나의 인식 모델


이 강의의 특징

SIMPLE IS THE BEST!

  • 내용은 전체적으로 가능한 짧게 짧게 하여 몰입도를 높이고자 하였습니다.
  • 인공지능 컴퓨터 비전에 필요한 최소한의 기능들을 모두 포함되어 있습니다.

학습 스킬

간단하고 짧은 내용이지만, 핵심은 모두 담았습니다.

python
인공지능을 돌릴 프로그램

Anaconda
파이썬의 환경을 맞춰줄 프로그램

LabelImg
이미지에서 객체를 레이블로 꺼내줄 프로그램

YOLOv5
인공지능, 그 자체...bb


섹션별 내용

Section 0. Setting
인공지능을 시작하기에 앞서 마음의 준비와 함께 몇 가지 설치만 뚝딱! 하시고 사진을 찍는 단계입니다! (20장!!)
Section 1. Annotation
이미지에서 객체를 분리해내야 하는 수작업 단계입니다!
Section 2. Refining
이미지를 줄이고, 회전하는 등 데이터 정제 작업입니다.
Section 3. Train and Valid
인공지능 학습을 위한 준비를 하고 웹캠으로 결과를 확인해볼 수 있는 과정입니다!

Q&A

Q. 코딩의 '코'자도 모르는데 가능할까요?

내용 중 코딩이 들어 있지만, 전혀 모르셔도 따라하실 수 있도록 구성했습니다!

Q. 인공지능, 그거 어려운 거 아닌가요?

인공지능 만드는 건 어렵습니다. 또 복잡하구요.
그러나 이 강의는 이미 연구를 통해 만들어진 모델에 우리의 데이터를 학습시키는 수업입니다! 
어렵지 않아요!

Q. 강의 내용 중 모르는 게 있으면 어떡하죠?

질문창은 항상 열려있습니다!
그리고 해당 문제에 대해 필요하다고 생각된다면 추가 영상을 올려놓도록 하겠습니다!

Q. 제 컴퓨터에 GPU가 없으면 어떡하죠?

GPU가 없을 경우 학습에 시간이 오래 소요될 수 있습니다.
이 경우에는 구글 코랩(Google Colab) 환경을 이용하시어 GPU를 사용하시기를 추천드립니다.

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
컴퓨터 비전에 대한 이해가 필요하신분!
가벼운 마음으로 YOLO사용 과정을 훑고 싶으신 분
인공지능은 모르겠지만 나만의 결과물을 만들고 싶은 사람
심심하신 분들
📚
선수 지식,
필요한가요?
코딩하는 과정이 많이 포함되어 있지 않아요!
아주 아주 약간의 쉘 명령어

안녕하세요
Q쌤 입니다.
Q쌤의 썸네일

네~ 안녕하세요 여러분들에게 QGIS를 가르쳐드릴 Q쌤입니다

모르는 것은 언제든 물어봐주세요

우리 모두의 성장을 응원합니다!

커리큘럼 총 12 개 ˙ 43분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Setting - 사전준비
섹션 1. Annotation - 이미지 라벨링 (LabelImg를 활용하여)
LabelImg 소개 및 설치 03:45
LabelImg 실행하기 02:55
섹션 2. Refining - 데이터 알맞게 바꿔주기
리사이징 - 이미지 축소 (imagepick을 활용하여) 03:38
이미지 회전시키기 03:33
섹션 3. Training - 학습과 결과확인
모델의 구성요소 02:55
Yolov5 소개 및 데이터셋 세팅하기 04:26
Yolov5를 통하여 학습시키기 02:02
나만의 인공지능 확인하기 미리보기 01:43
섹션 4. 부록
회전 자동화시키기 - coding with python 13:07
강의 게시일 : 2021년 01월 29일 (마지막 업데이트일 : 2021년 01월 29일)
수강평 총 4개
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3.5
4개의 수강평
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3점
2점
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박Jiyu thumbnail
만족합니다! 찾기 어렵다고 얘기하신 사이트는 직접 링크를 달아주셨다면 편리했을거같네요 ~ 하지만 전반적으로 수업의 퀄리티가 좋습니다
2021-02-03
박강호 thumbnail
짧은 강의에 임팩트가 있네요 잘봤습니다
2021-02-10
yoonjangg thumbnail
이해하는데 많은 도움 되었습니다. 감사합니다.
2021-05-31
돈까스는맛있어 thumbnail
짧아서 좋긴한데 미리 3.9 버전만 가능한건지 말해주지도 않고 중간에 빼먹는 부분들도 많고 아쉬운 부분들이 꽤 많았어요
2021-02-11

11,000원

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총 12개 수업˙총 43분
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