
파이썬 데이터시각화 분석 실전 프로젝트
노마드크리에이터
보스톤 마라톤 빅 데이터를 파이썬을 이용하여 원하는 형태로 가공하여 다양한 차트와 기술을 이용하여 가치있는 정보로 만드는 머신러닝, 딥러닝 프로젝트 준비 과정입니다.
Basic
Python, Pandas
AI Artificial Intelligence, it goes without saying that mobile is the trend. But how do you learn machine learning and deep learning and use them on mobile? Now, let's learn useful mobile Computer Vision projects that are used in daily life.
Computer Vision Image, Video Processing
Understanding and practicing computer vision dnn(deep learning)
Implementing deep learning features in mobile PWA web apps, Android, and iOS devices
Object Detection in Images and Videos
Object Recognition in Images and Videos
Face Recognition in Images and Videos
Project 1. Digit Classifier that recognizes handwritten numbers
This project will cover the fundamentals of computer vision and deep learning by recognizing handwritten text.
Project 2. Object Detection for Counting Parking Lot Vehicles
Object Detection technology counts the number of parked vehicles using parking lot cameras and notifies the cloud server in real time.
Project 3. Gesture Recognition: Determining Rock, Paper, Scissors
Computer Vision's Gesture Recognition technology interprets pre-learned rock, paper, scissors movements.
Project 4. Body Segmentation
When you take a picture of your face and body, deep learning uses Body Segmentation technology to segment the body and separate it from the background.
Project 5. Face Recognition
Would you believe that Computer Vision technology can identify facial contours, identify emotions, and even estimate age and gender?
What tools do you use?
What tools will be covered in this course? This course will create web apps that run on all mobile devices: web, Android, and iOS.
Sometimes we use Android Studio to create Android Native apps and sometimes we use Xcode to create iOS Native apps.
However, we mainly use Ionic+Angular Framework to create hybrid web apps that work on both desktop and mobile.
In addition to this, we will explain how to install some useful software one by one in the lecture.
Related lectures
bonus!!
Provide additional information on this!
1. As a bonus, in the lecture ‘[Raspberry Pi] IoT Deep Learning Computer Vision Practical Project’, there is content related to Object Detection .
In the lecture 'Complete Mastery of Angular Firebase - PetStore Shopping Mall Project', lectures on Firebase are provided in a special lecture format .
2. 'Model accuracy over 99%' We also offer a special lecture titled 'Raising the bar'. This lecture is titled ' [ Raspberry Pi ] IoT Deep Learning Computer Vision Practical'. The project began with a question from students in the MNIST handwriting model: "Why can't the MNIST handwriting model say '7' is '7'?" While the model's accuracy is a factor, as are the program's exception handling and the raw MNIST data, the existing Nueral Network model was too simple for training purposes, so I reconfigured it to increase its accuracy to 99.38%.
3. This special lecture will teach you how to create your desired model using TensorFlow and Keras. Using the same images used for YOLO training, you'll train a model with Keras and use it to identify objects. You'll also learn how to train YOLO and Keras, and compare them.
Q. What are the features of this course?
A. I thought about how to apply deep learning and machine learning in practice.
This course covers not only the theoretical foundations of Computer Vision, a representative field, but also teaches deep learning through practical projects. Specifically, it helps students create practical projects using mobile devices that can be applied in the field, enabling them to leverage their skills in the future.
Q. Can non-majors also take the course?
A. Deep learning and data science aren't necessarily fields exclusive to those with a computer science degree. If you have the passion, you can learn and apply them.
Who is this course right for?
Those who want to use deep learning in practice
Anyone who wants to implement deep learning on mobile devices
Anyone who wants to learn about image processing using deep learning
Anyone preparing a project related to Computer Vision
Those who want to learn the latest deep learning image processing techniques
Anyone who wants example code to use in their Computer Vision projects
Need to know before starting?
Willingness to study hard
[OpenCV] Python Deep Learning Image Processing Project - Find Son Heung-min!
[Raspberry Pi] IoT Deep Learning Computer Vision Practical Project
Angular Firebase Complete Conquest - PetStore Shopping Mall Project
Ionic, Ionic 100-minute core lecture
[Tensorflow2] Complete conquest of Python deep learning - Latest techniques of GAN, BERT, RNN, CNN
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Courses
대한민국과 NVIDIA가 인정한 딥테크, 싱가포르가 선택한 핀테크 스타트업, 글로벌 무대에서 당신의 가능성을 실현합니다.
노마드크리에이터는 개인의 성장을 넘어, 스타트업으로 도약하며 전 세계를 무대로 전문적인 IT 강의를 제공하고 있습니다.
2019년, 싱가포르 정부의 Entrepass Innovator 프로그램을 통해 시작된 우리의 여정은 곧 혁신적인 스타트업의 이야기로 확장되었습니다.
2020년에는 대한민국에서 인공지능 핀테크 솔루션을 개발하며 딥테크 분야의 선두주자로 자리매김했고, NVIDIA 협업 프로그램 최우수 프로젝트와 ASUS Global Startup Challenge Award를 포함한 다양한 글로벌 인정과 성과를 이뤘습니다.
2023년에는 NVIDIA의 지원으로 미국에 회사를 설립하며 글로벌 시장을 향한 도약을 시작했습니다.
스타트업 창업 이전, LG CNS와 티머니 등에서 25년간 System Engineer, Project Manager, IT Consultant로서 글로벌 프로젝트를 이끌며 실전 경험과 전문성을 쌓았습니다.
PMP, SAP BW, SCJP, MCSE+DBA, OCP-DBA와 같은 전문 자격을 기반으로, 프로그램 개발, 프로젝트 관리, IT 솔루션 설계 등 다양한 분야에서 성공적인 도전을 이어왔습니다.
이제, 노마드크리에이터는 이러한 경험과 노하우를 집약하여 누구나 쉽고 재미있게 배울 수 있는 교육 콘텐츠를 제공합니다. 실무 중심의 강의부터 최신 기술 트렌드를 반영한 전문 과정까지, 개인의 성장을 위한 맞춤형 학습을 제안합니다.
기술과 교육의 융합으로 더 많은 사람들이 자신만의 가능성을 실현하도록 돕습니다.
노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 꿈은 더 이상 멀리 있지 않습니다.
지금 이 순간에도 누군가는 새로운 것을 배우고, 더 나은 자신이 되기 위해 노력하고 있습니다.
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노마드크리에이터는 이 문제를 해결하고자 합니다.
우리는 지식을 창의적으로 엮어내어, 시간을 아끼고, 가치를 극대화하는 경험을 제공합니다. 우리의 목표는 단순한 정보 전달을 넘어, 지식을 작품처럼 아름답게 전달하는 것입니다.
노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 배움은 더 쉽고, 빠르며, 가치 있는 결과를 만들어낼 것입니다.
"배움의 여정에 가치를 더하다, 노마드크리에이터."
이것이 우리가 꿈꾸는 미래입니다.
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