교육 개요

기존 컴퓨터비젼 영역에서 낮은 정확도가 해결되지 않았던 이미지 인식에 대해 인공지능 알고리즘을 활용하여 정확도를 높이는 방법을 학습한다. 딥러닝 기반 CNN 알고리즘을 사용하여 인식률 및 정확도를 향상시키고 효율적 알고리즘을 사용하는 방법에 대해 학습한다. CNN 알고리즘을 이용해서 이미지를 인식하는 모델을 구축 후 서비스를 제공하는 서버를 python으로 구축하여 서비스 한다.

교육 대상
  • 영상 빅데이터 분석을 수행하는 연구원 및 기관의 개발자
  • 인공지능 및 패턴인식 분야에서 연구개발을 수행중인 연구원 및 관리자
교육 효과
  • 인공지능에 대한 이해도를 높이고 머신러닝 프레임웍을 활용한 어플리케이션 개발이 가능
  • 실시간 이미지 데이터의 활용도를 높일 수 있음
  • 오픈 소스를 활용한 기계학습 방법을 활용할 수 있음
실습 환경

Window + Python + Tensorflow + android

교육 내용
구분 목차 주요 내용
    1일차
  • 인공지능과 기계학습
  • 개발 환경 세팅
  • 인공지능과 기계학습의 개요
  • 프레임웍 설치 및 개발 환경 세팅
  • 딥러닝
    2일차
  • Image Recognition
  • CNN 알고리즘
    3일차
  • Server/client 구축
  • Python을 이용한 이미지 TCP 서버 구축
  • Android를 활용한 client 구축