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[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!
노마드크리에이터
OpenCV로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝을 활용하여 얼굴과 다양한 사물을 식별하고 인식하는 내용을 배웁니다. 졸음방지, 나이와 성별식별, 지나가는 사람 수 세기, 얼굴 추적, 불량사과와 귤을 찾아주는 YOLO 등 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.
중급이상
Tensorflow, 딥러닝, OpenCV
This is a comprehensive deep learning project course that teaches the latest deep learning techniques, GAN, BERT, RNN, and CNN, while creating various useful projects based on Python and TensorFlow 2 along with theories.
The latest deep learning techniques: GAN, BERT, RNN, CNN, etc.
Deep learning model and program creation
Problem Solving Using the Latest TensorFlow2
Drawing MNIST Digits Using GAN
IMDB movie review classification using BERT
IMDB movie review classification using RNN
Reading MNIST Digits Using CNN
As AlphaGo conquered the human domain of Go, we learned that the future of artificial intelligence has become a reality.
Meanwhile, artificial intelligence, machine learning, and deep learning are receiving tremendous attention and developing rapidly.
However, there are many cases where people do not even know how to use deep learning in practice.
Despite the rapid advancement of technology, it is a fast-paced field, but I see that there are only textbooks that teach CNN and RNN techniques, which are already traditional techniques.
We have created a course that covers all the latest deep learning techniques: GAN, BERT, RNN, and CNN.
We created a course that develops practical skills through various project examples as well as theory.
Project 1. Using CNN (Convolutional Neural Network) technique
Create a deep learning model to recognize MNIST handwritten digit images.
Project 2. Using the RNN (Recurrent Neural Network) technique
We create a deep learning model that analyzes IMDB movie review data.
Project 3. Utilizing BERT ( Bidirectional Encoder Representations from Transformers ), a new technology in natural language processing
We create a deep learning model that analyzes IMDB movie review data with 94% accuracy.
Project 4. Using the latest GAN (Generative Adversarial Networks) technique
Create a deep learning model to generate MNIST handwriting images.
'Model accuracy over 99% We have added a special lecture titled 'Raising the bar'. This lecture is titled ' [ Raspberry Pi ] IoT Deep Learning Computer Vision Practice'. 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%.
Q. What program does this course use?
A. This course uses Python 3, Anaconda, and TensorFlow 2 as its foundation.
If you have taken the prerequisite course, Python Machine Learning, you are using the same program.
Q. What are the features of this course?
A. Deep learning is rapidly evolving, so it's crucial to learn the latest techniques. This course covers cutting-edge techniques like GAN and BERT.
This course teaches deep learning through practical projects as well as theoretical explanations.
Q. Can non-majors also take the course?
A. Deep learning and data science are not fields that can only be pursued by those with a computer science degree.
This is something you can learn and apply to your own life if you have the passion.
Who is this course right for?
Those who want to learn the latest deep learning techniques
Those who want to develop basic knowledge for deep learning
Those who want to use artificial intelligence in practice
Anyone who wants to learn data science
For those who want to directly utilize the latest TensorFlow 2
Those who want to develop machine learning concepts and practical skills at the same time
Anyone working on a data analysis project
Need to know before starting?
[Tensorflow2] Complete conquest of Python machine learning - Marathon record prediction project
Python Data Processing, Visualization - Python Data Visualization Analysis Practical Project
Python Basics - Python 100-minute core lecture
Willingness to study hard
22,063
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457
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556
Answers
4.4
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25
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.
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노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 꿈은 더 이상 멀리 있지 않습니다.
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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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실용적 코드가 없어서 좀 아쉬워요
안녕하십니까? 의견 감사합니다. 제가 강의를 모듈화해서 만들다보니 이번 강의는 이론과 관련된 예제를 중심으로 했습니다. 지금 OpenCV를 이용한 딥러닝 실용적인 프로젝트 과정을 만들고 있습니다. 다음에 도움되시길 바랍니다. 감사합니다.
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