Google Colab과 TensorFlow로 컴퓨터 비전 교육 과정

이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도의 실시간 훈련으로, 고급 전문가들이 머신러닝 모델에 대한 지식을 향상시키고 하이퍼파라미터 조정 능력을 개선하며 Google Colab을 활용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 할 수 있습니다:

• Scikit-learn, TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크를 사용하여 고급 머신러닝 모델을 구현합니다.
• 하이퍼파라미터 조정을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
• Google Colab을 사용하여 실제 응용 프로그램에 머신러닝 모델을 배포합니다.
• Google Colab에서 대규모 머신러닝 프로젝트를 협력하고 관리할 수 있습니다.

이 강사 지도형 라이브 교육 과정은 Google Colab을 사용하여 데이터 과학의 기본을 배우고자 하는 초보 데이터 과학자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Google Colab 설정 및 탐색.
• 기본 Python 코드 작성 및 실행.
• 데이터셋 가져오기 및 처리.
• Python 라이브러리를 사용하여 시각화 생성.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 Google Colab 환경에서 심층 학습 기술을 이해하고 적용하는 방법을 배우는 훈련입니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 심층 학습 프로젝트를 위해 Google Colab을 설정하고 탐색합니다.
• 신경망의 기본 원리를 이해합니다.
• TensorFlow를 사용하여 심층 학습 모델을 구현합니다.
• 심층 학습 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 심층 학습을 위한 TensorFlow의 고급 기능을 활용합니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 직접 진행하는 실습형 강의로, 데이터 과학 초보자들을 대상으로 데이터 시각화를 위한 의미 있고 시각적으로 매력적인 그래프를 만드는 방법을 학습합니다.

이 강의를 마친 후, 수강생들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Google Colab을 설정하고 데이터 시각화를 위한 탐색 방법을 익힙니다.
• Matplotlib를 사용하여 다양한 유형의 플롯을 생성합니다.
• Seaborn을 사용하여 고급 시각화 기법을 활용합니다.
• 더 나은 발표와 명확성을 위해 플롯을 맞춤화합니다.
• 시각화 도구를 사용하여 데이터를 효과적으로 해석하고 발표합니다.

이 강사는 현장 학습을 통해 대한민국(온라인 또는 현장에서) 초보 법 집행 인력이 수동 얼굴 스케치에서 AI 도구를 사용하여 얼굴 인식 시스템을 개발하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있도록 돕습니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 인공지능과 머신러닝의 기본 원리를 이해합니다.
• 디지털 이미지 처리 및 얼굴 인식에 대한 기본 사항을 학습합니다.
• 얼굴 인식 모델을 생성하는 데 필요한 AI 도구 및 프레임워크를 사용하기 위한 기술을 개발합니다.
• 얼굴 인식 시스템을 생성, 학습 및 테스트하는 데 대한 실습 경험을 쌓습니다.
• 얼굴 인식 기술 사용에 대한 윤리적 고려 사항 및 모범 사례를 이해합니다.

Fiji는 ImageJ(과학적 다차원 이미지를 위한 이미지 처리 프로그램)와 여러 개의 과학적 이미지 분석 플러그인을 번들로 제공하는 오픈 소스 이미지 처리 패키지입니다.

이 트레이너 주도, 실시간 교육에서 참가자들은 Fiji 배포판과 그 기반이 되는 ImageJ 프로그램을 사용하여 이미지 분석 애플리케이션을 작성하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Fiji의 고급 프로그래밍 기능과 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 ImageJ를 확장할 수 있습니다.
• 중복 타일에서 큰 3D 이미지를 스티칭할 수 있습니다.
• 통합 업데이트 시스템을 사용하여 시작 시 Fiji 설치를 자동으로 업데이트할 수 있습니다.
• 다양한 스크립팅 언어 중에서 선택하여 맞춤형 이미지 분석 솔루션을 구축할 수 있습니다.
• 큰 바이오 이미지 데이터세트에 ImgLib와 같은 Fiji의 강력한 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
• 애플리케이션을 배포하고 비슷한 프로젝트를 진행하는 다른 과학자들과 협업할 수 있습니다.

강의 형식

• 상호작용식 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 랩 환경에서 직접 구현.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 연락주시기 바랍니다.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직 병리학적인 조직, 혈액 세포, 미생물 및 기타 생명과학 샘플과 관련된 이미지를 처리하고 분석하길 원하는 초보부터 중급 연구원 및 실험실 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Fiji 인터페이스를 탐색하고 ImageJ의 핵심 기능을 활용합니다.
• 더 나은 분석을 위해 과학적 이미지를 전처리하고 향상시킵니다.
• 세포 수 및 면적 측정 등을 포함한 정량적 이미지 분석을 수행합니다.
• 매크로와 플러그인을 사용하여 반복적인 작업을 자동화합니다.
• 생명과학 연구에 필요한 특정 이미지 분석 요구사항에 맞게 워크플로를 맞춤화합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 중급 수준의 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 Google Colab 환경을 통해 머신러닝 알고리즘을 효율적으로 적용하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Google Colab을 머신러닝 프로젝트에 설정하고 탐색할 수 있습니다.
• 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있습니다.
• Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.
• 지도 학습 및 비지도 학습 모델을 구현할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델을 효과적으로 최적화하고 평가할 수 있습니다.

이 온라인 또는 현장 강사의 실시간 강좌는 데이터 과학자와 개발자들이 Python을 사용하여 Google Colab에서 자연어 처리(NLP) 기술을 적용하고자 하는 중급 수준의 사람들에게 맞춤형입니다.

이 강좌를 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 자연어 처리의 핵심 개념을 이해합니다.
• NLP 작업에 대한 텍스트 데이터를 사전 처리하고 정리합니다.
• NLTK와 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
• Google Colab을 사용하여 확장 가능하고 협업적인 개발을 위한 텍스트 데이터를 처리합니다.

OpenCV (오픈 소스 Computer Vision 라이브러리: http://opencv.org)는 수백 개의 컴퓨터 비전 알고리즘을 포함하는 오픈 소스 BSD 라이센스 라이브러리입니다.

청중

이 과정은 컴퓨터 비전 프로젝트에 OpenCV을 활용하려는 엔지니어와 건축가를 대상으로 합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝을 위해 Python 및 OpenCV 4를 프로그래밍하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenCV을 사용하여 이미지와 비디오를 보고 로드하고 분류합니다. 4.
• TensorFlow과 Keras을 사용하여 OpenCV 4의 딥 러닝을 구현합니다.
• 딥 러닝 모델을 실행하고 이미지와 비디오에서 영향력 있는 보고서를 생성하세요.

Pattern Matching는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 예를 들어, 공장 라인에서 결함이 있는 제품의 예상 라벨이나 구성 요소의 지정된 치수와 같이 캡처된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 더 큰 관련 샘플 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식하는 "Pattern Recognition"과 다릅니다. 즉, 우리가 찾고 있는 것이 무엇인지 구체적으로 지시한 다음 예상 패턴이 있는지 여부를 알려줍니다.

과정 형식

• 이 과정에서는 Machine Vision에 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근 방식, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 초보자 개발자와 데이터 분석가들이 Google Colab을 사용하여 Python 프로그래밍을 처음부터 배우고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 될 것입니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본을 이해합니다.
• Google Colab 환경에서 Python 코드를 구현합니다.
• 제어 구조를 사용하여 Python 프로그램의 흐름을 관리합니다.
• 코드를 효율적으로 정리하고 재사용할 수 있도록 함수를 만듭니다.
• Python 프로그래밍을 위한 기본 라이브러리를 탐색하고 사용합니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(대한민국 온라인 또는 오프사이트)은 SMT(표면 장착 기술) 프로세스를 위한 자동 검사 시스템을 설계, 구현 및 최적화하기 위해 Vision Builder AI를 사용하고자 하는 중급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝의 끝까지 참여하면 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Vision Builder AI를 사용하여 자동 검사를 설정 및 구성합니다.
• 분석을 위한 고화질 이미지를 획득하고 전처리합니다.
• 결함 감지와 프로세스 검증을 위한 논리 기반 결정을 구현합니다.
• 검사 보고서를 생성하고 시스템 성능을 최적화합니다.