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[토요일] 머신러닝, 딥 러닝 컴퓨터비전(Computer Vision)실무과정

■ 머신러닝, 딥러닝 분야 중에서 컴퓨터비전을 OpenCv를 이용해 빠르게 이해하고 학습할 수 있다.
■ 이미지 인식 문제들을 다양한 실습 과정을 통해 해결하고, 핵심기술의 응용아이디어를 기획할 수 있다.
■ 컴퓨터 비전공자도 컴퓨터비전 기술이 최근 우리 생활에 어떻게 적용되고 있는지 이해할 수 있다.

교육기간 : 2020.06.27 ~ 2020.07.18 교육시간 : 09:30 ~ 18:00 (매주 토요일)
모집인원 : 20명

상담문의 02-395-3650

교육과정 소개
훈련과정 [토요일] 머신러닝, 딥 러닝 컴퓨터비전(Computer Vision)실무과정
훈련일정 2020-06-27 ~ 2020-07-18
훈련요일 매주 토요일 (총 4회)
훈련시간 09:30 ~ 18:00 (하루 8시간, 총 32시간)
점심시간 12:30 ~ 13:00
참고사항 일반과정으로 진행되는 교육입니다. (국비지원 X)
교육비 안내
일반(자부담100%) 일반수강생 : 300,000원 (결재 전 반드시 02-395-3650으로 연락요망.)
교수소개
  • 송정현 교수님
약력
- 중앙대학교 정보대학원 컴퓨터소프트웨어학과 석사
- 주경야독 직업전문학교 인공지능학 대표강사
자격
[자격]
- 정보처리산업기사
- 사무자동화산업기사
- 컴퓨터활용능력1급
- ITQ 마스터
- 직업능력개발 훈련교사(정보기술전략계획)
- 직업능력개발 훈련교사(정보기술개발)
- 직업능력개발 훈련교사(정보기술운영관리)
[저서]
- 빅데이터분석을 위한 머신러닝, 딥러닝 실무
- 머신러닝, 딥러닝 컴퓨터비전(Computer Vision) 실무
대표강의
- 주경야독 직업전문학교 인공지능학 대표강사
- 빅데이터분석을 위한 머신러닝, 딥러닝 실무
- 머신러닝, 딥러닝 컴퓨터비전(Computer Vision) 실무
- 전력거래 블록체인 플랫폼 개발
교육특전

<훈련목표>
- Image Recognition 문제에 있어서 많이 다루어지는 주요 기술들을 알아볼 수 있다.
- Image Binary Classification 모델을 구현할 수 있다.
- Image Multi-Classification 모델을 구현할 수 있다.
- OpenCV를 이용해 이미지를 가공할 수 있다.
- Face Detection(haarcascade module) 모델을 구현할 수 있다.
- Face Detection(dnn module) 모델을 구현할 수 있다.
- Object Detection(YOLO) 모델을 구현할 수 있다.
- Face recognition 모델을 구현할 수 있다.
- Face Landmark and Alignment 을 통해 얼굴 인식을 강화할 수 있다.
- Face Tracking 모델을 구현할 수 있다.
- Age and Gender Recognition 모델을 구현할 수 있다.
- Tesseract 을 이용해 Text Recognition 모델을 구현할 수 있다.
- YOLO을 이용해 주차된 차량 수를 카운트하는 모델을 구현할 수 있다.

<준비물>
- 노트북을 가지고 오셔야됩니다. (노트북이 없으신분들은 미리 02-395-3650으로 담당자에게 전화요청드립니다.

<교육특전>
- 본 훈련과정에 참여하시는 분들에게 훈련교재(교안)을 무료로 배포해드립니다.

교육전경

상담문의 02-395-3650