Angular, 앵귤러 100분 핵심강의

안녕하세요, 노마드 크리에이터 수강생 여러분!

여러분들의 좋은 지식을 나누려고 항상 노력하는 노마드 크리에이터입니다.

'[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!'과정에서 자기가 원하는 YOLO를 만드는 방법을 소개하고 많은 분이 좋아해 주셨어요. 그리고 'Model 정확도 99% 이상 높이기'라는 특별강의도 칭찬해주시고요.

그러면서 텐서플로 Keras로도 원하는 모델을 만들 수 있는지 궁금해하셨어요.

그래서 만들었습니다! 새로운 강의에 포함할까 생각하다가 기존 강의에 무료로 업데이트해드리기로 통 큰 결정을 했습니다.

YOLO 학습에 사용했던 이미지를 그대로 사용해서 Keras로 학습해서 모델을 만들고 물체를 식별하는 내용입니다. YOLO와 Keras를 학습하는 내용도 배우고 서로 비교할 수도 있겠지요?

모든 강의에 업데이트해 드리고 싶지만, 이 내용을 활용하기 좋은 아래 세 개 강의에 [특별강의]로 포함해 두었습니다.

• [OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!
• [라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
• [모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트 

그리고 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!'강의를 들으시는 분들이 YOLO에 대해 정확히 이해하시도록 강의를 추가했어요. YOLO는 대표적인 SSD(Single Shot Detector)로 이미지에서 물체를 한번에 식별하는 기능을 합니다. 정지이미지냐 동영상이냐는 응용 방식의 문제입니다. 사용자 학습 YOLO를 만들고 나서 웹캠으로 여러 물체를 실시간 판별하는 것을 얼마나 쉽게 만들 수 있는지 강의를 추가했습니다.  섹션 11. 내 '웹캠 동영상으로 사과와 귤을 식별하는 프로그램' 강의를 참조하세요.

지금 만드는 새로운 강의를 살짝 알려드리겠습니다. 딥러닝 기술을 사용하는 로봇을 만들고 있어요. 로봇팔(Robot Arm)도 등장합니다.

기대해 주시고, 강의를 완성하고 다시 안내해 드리도록 하겠습니다.

앞으로도 더 좋은 내용을 만들어서 공유하는 노마드 크리에이터가 되겠습니다.

모두 건강하세요.

감사합니다.