주경야독 직업전문학교

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[토/일] 무조건 따라하는 딥러닝 컴퓨터비전

■ 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 : 2021.10.30 ~ 2021.11.07	교육시간 : 09:30 ~ 18:00 (매주 토,일요일)
모집인원 : 20명

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교육과정 소개

훈련과정	[토/일] 무조건 따라하는 딥러닝 컴퓨터비전
훈련일정	2021-10-30 ~ 2021-11-07
훈련요일	매주 토, 일요일 (총 4회)
훈련시간	09:30 ~ 18:00 (하루 8시간, 총 32시간) 점심시간 12:30 ~ 13:00
참고사항	※수강신청 및 내일배움카드 결제 안내 : 고객센터 → 공지사항 → 분류 (♥) 참조바랍니다.

수강 전 필독사항!

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교육비 안내

일반(자부담100%)	일반수강생 : 317,560원 (▶ 일반훈련생 결제란입니다.)
국민내일배움	내일배움일반(재직자) : 170,000원 (▶ 자비부담금액은 반드시 발급받으신 국민내일배움카드로 결제하시기 바랍니다.) 국민취업1 (취업성공패키지1) : 106,750원 (▶ 자비부담금액은 반드시 발급받으신 국민내일배움카드로 결제하시기 바랍니다.) 국민취업2 (취업성공패키지2) : 148,910원 (▶ 자비부담금액은 반드시 발급받으신 국민내일배움카드로 결제하시기 바랍니다.) 근로장려금 수급자 : 138,400원 (▶ 자비부담금액은 반드시 발급받으신 국민내일배움카드로 결제하시기 바랍니다.)

일반(자부담100%)

일반수강생 : 317,560원 (▶ 일반훈련생 결제란입니다.)

국민내일배움

내일배움일반(재직자) : 170,000원 (▶ 자비부담금액은 반드시 발급받으신 국민내일배움카드로 결제하시기 바랍니다.)
국민취업1 (취업성공패키지1) : 106,750원 (▶ 자비부담금액은 반드시 발급받으신 국민내일배움카드로 결제하시기 바랍니다.)
국민취업2 (취업성공패키지2) : 148,910원 (▶ 자비부담금액은 반드시 발급받으신 국민내일배움카드로 결제하시기 바랍니다.)
근로장려금 수급자 : 138,400원 (▶ 자비부담금액은 반드시 발급받으신 국민내일배움카드로 결제하시기 바랍니다.)

교수소개

송정현 교수님

: - 중앙대학교 정보대학원 컴퓨터소프트웨어학과 석사
- 주경야독 직업전문학교 인공지능학 대표강사

: [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

: - 주경야독 직업전문학교 인공지능학 대표강사
- 빅데이터분석을 위한 머신러닝, 딥러닝 실무
- 머신러닝, 딥러닝 컴퓨터비전(Computer Vision) 실무
- 전력거래 블록체인 플랫폼 개발

교육특전

※개강당일 교재무료제공 (개강 전 제공불가)

<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.