DeNA × AI Day 2026
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초급 / HR, 인공지능(AI), 데이터 트랜스포메이션, 조직 관리, AX(에이전트 경험)
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"AI 올인"을 선언한 회사의 1년 실전 기록, 일본 대표 IT 기업 DeNA가 3천명의 조직을 AI 네이티브 기업으로 전환한 사례를 소개합니다. AI 전환을 준비하는 조직이라면 꼭 도움될 내용만 모아 담았습니다.
초급
HR, 인공지능(AI), 데이터 트랜스포메이션

이 과정은 이미지로부터 환경에 대한 상징적 설명을 생성하는 과정에 대한 입문서입니다. 이미지 형성의 물리학, 이미지 분석, 이진 이미지 처리 및 필터링을 다루며, 로봇 공학 및 지능형 기계 상호 작용 분야의 응용 사례를 포함합니다.





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이미지로부터 기호적 설명을 도출하는 능력
분석을 위한 영상 처리 기술 적용 능력
영상 형성의 물리학에 대한 이해와 로봇 공학에서의 응용
MIT OpenCourseWare
시각 세계의 해독
기계가 어떻게 이미지를 해석하고 주변 환경을 이해하는지 궁금해한 적이 있나요? 이 과정은 컴퓨터가 시각 데이터를 분석하고 해석할 수 있게 해주는 복잡한 과정을 탐구하는 기계 비전의 매혹적인 영역을 깊이 있게 다룹니다. 이미지 형성의 이면에 숨겨진 물리학부터 이진 이미지 처리의 고급 기술에 이르기까지, 이 과정은 학습자가 지능형 시스템에서 시각 데이터를 다루는 데 필요한 기초 지식을 갖추도록 돕습니다.
이 과정의 차별점은 이론적 개념과 실무적 응용의 조화에 있습니다. 학생들은 특히 기계 비전이 지능형 상호작용을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 하는 로봇 공학 분야의 실제 시나리오를 접하게 됩니다. 과정을 마칠 때쯤 학습자들은 이미지 분석의 복잡성과 이미지에서 의미 있는 정보를 추출하는 데 사용되는 다양한 기술에 점차 익숙해지며, 기술 및 자동화 분야의 혁신적인 솔루션을 위한 길을 열게 될 것입니다.
강의 · 동영상 23개
강의 1: 머신 비전 입문
제2강: 이미지 형성, 투시 투영, 시간 도함수, 모션 필드
제3강: 충돌 시간(Time to Contact), 팽창 중심(Focus of Expansion), 직접 모션 비전 방법, 노이즈 이득
제4강: 고정 광학 흐름, 광학 마우스, 밝기 불변 가정, 폐쇄형 솔루션
강의 5: TCC 및 FOR MontiVision 데모, 소실점, 카메라 캘리브레이션에서의 소실점 활용
제6강: 포토메트릭 스테레오(Photometric Stereo), 노이즈 이득(Noise Gain), 오차 증폭(Error Amplification), 고윳값과 고유벡터(Eigenvalues and Eigenvectors) 복습
강사진
원본 강의
학습 대상은
누구일까요?
기계가 이미지를 어떻게 인식하는지 이해하는 데 어려움을 겪는 사람들
로봇 공학에 관심이 있으나 비전 시스템에 대한 지식이 부족한 학생들
인공지능 응용 분야의 역량을 강화하고자 하는 전문가들
선수 지식,
필요할까요?
신호 처리 개념에 대한 기초적 이해
이미지 조작을 위한 프로그래밍 숙련도
선형대수학 및 기하학에 대한 지식
6,216
명
수강생
33
개
수강평
4.9
점
강의 평점
232
개
강의
"언어가 학습의 장벽이 되지 않도록."
세계 유수 기관의 공개 강의를 전합니다.
번역과 자막 작업을 거쳐, 모든 학습자가 원어 부담 없이 강의를 따라갈 수 있도록 돕습니다.
전체
27개 ∙ (32시간 51분)
해당 강의에서 제공:
5. 제1강: 머신 비전 입문
01:19:52
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