YOLOv7: 컴퓨터 비전을 활용한 실시간 객체 탐지 기술 교육 과정

This instructor-led training in 대한민국 covers deploying and optimizing CV and NLP models using the CANN SDK for Ascend hardware. Participants will learn to convert models, integrate them into live pipelines, and enhance inference performance for real-time detection and analysis.

이 강사 주도형 실시간 교육은 대한민국에서 진행되며, 자율주행 애플리케이션용으로 견고한 비전 시스템을 구축하고자 하는 중급 수준의 AI 개발자 및 컴퓨터 비전 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육 과정을 이수하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 자율주행 차량에서의 컴퓨터 비전에 관한 기본 개념을 이해합니다.
• 물체 탐지, 차선 인식 및 의미론적 분할을 위한 알고리즘을 구현합니다.
• 비전 시스템을 자율주행 차량의 다른 하위 시스템들과 통합합니다.
• 고급 인식 작업을 위해 딥러닝 기법을 활용합니다.
• 실제 환경에서 컴퓨터 비전 모델의 성능을 평가합니다.

이 강의는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로서, 컴퓨터 비전에 대한 이해를 심화시키고 구글 콜랩을 활용해 정교한 비전 모델을 개발할 수 있도록 설계된 고급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 텐서플로우를 사용해 합성곱 신경망(CNN)을 구축하고 훈련합니다.
• 확장성이 뛰어나고 효율적인 클라우드 기반 모델 개발을 위해 구글 콜랩을 적극 활용합니다.
• 컴퓨터 비전 작업에 필요한 이미지 전처리 기술들을 구현합니다.
• 실제 환경에서 사용 가능하도록 컴퓨터 비전 모델을 배포합니다.
• 전이 학습 기법을 활용하여 CNN 모델의 성능을 향상시킵니다.
• 이미지 분류 모델의 결과를 시각화하고 해석할 수 있게 됩니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인 형태로 진행되는 실습 중심 교육으로, 엣지 디바이스에서 실시간 처리를 위해 컴퓨터 비전 모델을 구현하고 최적화하려는 중급 이상 수준의 컴퓨터 비전 엔지니어, AI 개발자 및 IoT 전문가들을 대상으로 합니다.

강좌를 마친 후에는 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI의 기본 개념 및 컴퓨터 비전 분야에서의 활용 방안에 대한 이해
• 실시간 이미지 및 영상 분석을 위해 엣지 디바이스에 최적화된 딥러닝 모델을 배포할 수 있음
• TensorFlow Lite, OpenVINO, NVIDIA Jetson SDK와 같은 프레임워크를 활용해 모델을 배포할 수 있음
• 성능 향상, 전력 효율성 및 지연 시간 최소화 측면에서 AI 모델을 최적화할 수 있음

본 강사 주도형 실시간 교육 과정은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되며, 기존의 수동적인 방식으로 범죄자 얼굴을 스케치하던 초보 단계의 법 집행 담당자들을 대상으로 합니다. 이들은 AI 도구를 활용해 얼굴 인식 시스템 개발 역량을 키울 수 있습니다.

교육이 끝날 때까지 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 인공지능 및 머신러닝의 기본 개념을 이해합니다.
• 디지털 이미지 처리 기술과 얼굴 인식 분야에서의 활용법을 익힙니다.
• AI 도구와 프레임워크를 이용해 얼굴 인식 모델을 만들 수 있는 실무 능력을 기릅니다.
• 얼굴 인식 시스템의 개발, 학습 및 테스트 과정에 직접 참여하게 됩니다.
• 얼굴 인식 기술 활용 시 준수해야 할 윤리적 기준과 최선의 관행을 이해합니다.

본 대한민국 실무 집중 훈련 과정은 생물학적 연구를 위한 피지(Fiji)와 ImageJ의 기초를 다룹니다. 학습자는 이미지 전처리, 정량 분석, 매크로 자동화에 대한 실무 기술을 습득하여 히스톨로지 조직, 세포 및 기타 샘플의 워크플로우를 단순화하고 재현 가능한 결과를 도출하는 역량을 갖게 됩니다.

이 실습 중심, 강사 주도 트레이닝 대한민국에서 컴퓨터 비전의 기초를 발견해 보세요. 참가자는 파이썬을 사용하여 얼굴, 객체 및 움직임 감지 시스템을 구축합니다. 이 과정은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 작업에 대한 실무적인 기초를 제공합니다.

대한민국 지역에서 강사 주도로 진행되는 본 실시간 교육 과정은 SMT(표면실장기술) 공정을 위한 자동 검사 시스템 설계·구현·최적화를 목표로 하는 중급 수준의 전문가들을 위해 마련되었습니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• Vision Builder AI를 활용해 자동 검사 환경을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• 분석에 필요한 고품질 이미지를 획득하고 전처리할 수 있습니다.
• 결함 감지 및 공정 검증을 위해 논리 기반의 판단 기준을 적용할 수 있습니다.
• 검사 보고서를 생성하고 시스템 성능을 최적화할 수 있습니다.