[OpenCV] Dự án xử lý ảnh deep learning Python - Tìm Son Heung-min!

이 강의에서는 라즈베리 파이와 파이썬에 대한 기초지식을 배우고 간단하지만 핵심적인 자율주행차와 원격 홈모니터링 프로젝트를 만드는 실습할 것입니다.

이 강좌를 통해 데이터 시각화에 대한 개념을 이해하고 차트의 핵심용도 5가지와 핵심 차트 10가지를 배워서 데이터 분석 프로젝트에 적절하게 활용할 수 있습니다.

쉽고 배워서 바로 쓰는 컴퓨터 비전 실전 프로젝트: 실무에서 바로 활용 가능한 컴퓨터 비전 프로젝트를 단계별로 학습합니다. 실전 사례를 통해 전문성을 높입니다.

딥러닝, 사물인터넷 등 실전 프로젝트를 수행하기 위해 파이썬 프로그래밍 실전 능력을 키우고자 하는 강의입니다. 바쁜 여러분의 시간을 절약하기 위해 설치를 최소화하고 반복해서 핵심 내용을 익히도록 하나의 강의에 모든 것을 담았습니다.

파이썬으로 만든 딥러닝 프로그램을 웹이나 모바일로 서비스하고자 하는 프로젝트들이 많아지고 있습니다. 텐서플로, 파이토치, YOLO, OpenCV, Keras 등 파이썬 기반의 딥러닝 코드를 웹서비스 API로 만들어 모바일 웹앱으로 제공하는 과정을 배우고 실전에 활용하세요.

네이버쇼핑, 쿠팡파트너스 등 돈 버는 디지털마케팅은 꾸준함도 필요하지만, 과학적인 분석과 자동화로 쉽고 효과적으로 접근하세요. 인기상품, 키워드, 블로그, 쇼핑 정보를 수집하고 분석하는 프로그램을 만드는 핵심 비법을 알려드립니다.

서버 없이 쓰는 서버, 구글의 Serverless BaaS(Backend as a Service) 대표 솔루션인 Cloud Functions를 이용해서 프로젝트에 사용할 수 있는 예제를 실습과 같이 배우는 과정입니다.

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.

AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

AI 인공지능이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 어디에 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 사물인터넷IoT Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

최신 딥러닝 기법인 GAN, BERT, RNN, CNN을 파이썬과 텐서플로2를 기반으로 다양하고 유용한 프로젝트를 이론과 함께 만들면서 배우는 딥러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

이 강좌는 아이오닉 Ionic을 기반으로 간단하지만 유용한 petlist 프로젝트를 핵심강의로 축약하여 짧은 시간에 실전에 활용할 수 있는 모바일 웹앱 개발역량을 키울 수 있습니다.

앵귤러 Front-end와 파이어베이스 Back-end를 이용하여 다양한 분야에 바로 적용할 수 있는 Pet Store 쇼핑몰 Blueprint Application을 따라가면서 같이 만들어보는 실전 프로젝트 역량강화 과정입니다.

인공지능의 공용어인 케라스와 파이썬을 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression), 분류(Classification) 및 딥러닝 Neural Network 프로젝트를 이론과 함께 배우는 케라스 이론과 실전 종합 과정입니다.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 파이썬을 이용하여 원하는 형태로 가공하여 다양한 차트와 기술을 이용하여 가치있는 정보로 만드는 머신러닝, 딥러닝 프로젝트 준비 과정입니다.

딥러닝, 사물인터넷 등 실전 프로젝트를 수행하기 위해 파이썬 프로그래밍 실전 능력을 키우고자 하는 강의입니다. 바쁜 여러 분들의 시간을 절약하고 반복해서 핵심 내용을 익히도록 100분에 모든 것을 담았습니다.

이 강좌는 Vue를 기반으로 간단하지만 유용한 petlist 프로젝트를 100분 핵심강의로 축약하여 짧은 시간에 실전에 활용할 수 있는 모바일 웹앱 개발역량을 키울 수 있습니다.

이 강좌는 Angular를 기반으로 간단하지만 유용한 petlist 프로젝트를 100분 핵심강의로 축약하여 짧은 시간에 실전에 활용할 수 있는 모바일 웹앱 개발역량을 키울 수 있습니다.

이 강의에서는 초심자가 파이썬에 대한 기초지식을 배우고 재미있는 프로젝트를 따라가면서 실전응용 능력을 키웁니다. - 자판기 프로그램 - 미사일 궤도추적 프로그램 - 게임 프로그램 PyGame 소개 - 주변검색 Mashup 서비스

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.

본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

이미지를 업로드하면 Opencv가 처리하여 얼굴을 검출해주는 웹앱을 만들어 봅니다.

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

이 강의는 생성형 인공지능 모델 중 Diffusion 모델과 관련된 실습을 수행합니다. 대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 prompt-to-prompt 논문을 함께 읽어보고 구현해 봄으로써, 최신 인공지능 논문을 이해할 수 있는 능력을 함양할 수 있기를 기대합니다.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

이 과정은 건설 및 토목 분야에서 인공지능(AI)을 활용한 실무 적용 전략을 다루는 전문 과정입니다. 디지털 전환이 가속화되는 건설 산업에서, AI는 설계·시공·안전·품질 관리 전반에 걸쳐 혁신을 이끌고 있습니다. 본 과정에서는 실제 현장에서 활용할 수 있는 스마트 건설, 디지털 트윈, AI 기반 장비 제어, 안전 모니터링, 품질 검증 등의 실무 적용 사례를 중심으로 학습합니다.

AI 시대의 필수 자격증, MS AI-900! 🚀 알고 계셨나요? ChatGPT는 Microsoft Azure에서만 운영됩니다! 최신 GPT 모델을 독점 제공하는 Microsoft Azure OpenAI를 제대로 활용하고 싶다면, 지금이 바로 기회입니다. AI-900 과정을 통해 Azure AI 서비스 전문가로 성장하고, 기업이 신뢰하는 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 마스터하세요. 글로벌 공인 인증까지 확보하여 진정한 AI 전문가로서 경쟁력을 높이세요!

TensorFlow 활용 우수사례인 airbnb 데이터 사이언스팀의 Amenity Detection 프로젝트를 클론 프로젝트로 진행해보고 이 진행경험을 GitHub 블로그로 정리해서 AI 포트폴리오를 만들 수 있는 강의입니다.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.