대한민국에서 온라인 컴퓨터 비전 교육

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

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.

CANN SDK(신경망용 컴퓨팅 아키텍처)는 특히 화웨이 Ascend 하드웨어 환경에서 컴퓨터 비전 및 NLP 분야의 실시간 AI 애플리케이션을 구축하고 최적화하기 위한 강력한 도구를 제공합니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 라이브 강좌(온라인 또는 오프라인)로, CANN SDK를 활용해 실제 비즈니스 환경에서 시각 및 언어 모델을 구축·배포·최적화하고자 하는 중급 수준의 AI 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때까지 참가자들은 다음과 같은 역량을 습득하게 됩니다:

• CANN 및 AscendCL를 활용해 컴퓨터 비전 및 NLP 모델을 배포하고 최적화할 수 있습니다.
• CANN 도구를 이용해 모델을 변환한 후 실제 운영 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
• 물체 감지, 분류, 감성 분석 등의 작업에서 추론 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 엣지 환경이나 클라우드 기반 시나리오에서 실시간 컴퓨터 비전/NLP 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 시연이 진행됩니다.
• 모델 배포 및 성능 분석 실습도 병행됩니다.
• 실제 컴퓨터 비전/NLP 활용 사례를 기반으로 파이프라인 설계 연습도 이루어집니다.

맞춤형 교육 요청 방법

• 본 과정에 맞는 맞춤형 교육을 원하시면 문의해주시기 바랍니다.

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.

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 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 초급부터 중급 수준의 연구자와 실험실 전문가들을 대상으로 합니다. 조직학적 시료, 혈액 세포, 해조류 및 기타 생물학적 샘플의 이미지를 처리하고 분석하고자 하는 분들에게 적합합니다.

교육 과정이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 피지 인터페이스를 능숙하게 사용하며 ImageJ의 핵심 기능들을 활용할 수 있습니다.
• 분석을 용이하게 하기 위해 과학적 이미지를 전처리하고 개선할 수 있습니다.
• 세포 카운팅 및 면적 측정 등의 작업을 포함하여 이미지를 정량적으로 분석할 수 있습니다.
• 매크로와 플러그인을 이용해 반복적인 업무를 자동화할 수 있습니다.
• 생물학적 연구에서의 특정 이미지 분석 요구사항에 맞게 워크플로우를 맞춤 설정할 수 있습니다.

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.

이 강좌 역시 강사가 직접 진행하는 라이브 교육으로 대한민국에서 온라인 또는 현장 교육 형태로 제공됩니다. 중급 및 고급 수준의 개발자, 연구원, 데이터 과학자를 대상으로 하며 YOLOv7을 활용해 실시간 객체 탐지를 구현하는 방법을 배우고자 하는 분들에게 적합합니다.

교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 객체 탐지의 기본 개념을 이해할 수 있습니다.
• 객체 탐지 작업에 필요한 YOLOv7을 설치 및 설정할 수 있습니다.
• YOLOv7를 이용해 사용자 정의 객체 탐지 모델을 훈련하고 테스트할 수 있습니다.
• 다른 컴퓨터 비전 프레임워크 및 도구들과 YOLOv7을 연동시킬 수 있습니다.
• YOLOv7 구현 시 발생할 수 있는 일반적인 문제를 해결할 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출하고 분석 및 이해하는 분야입니다. 파이썬은 명확한 문법과 높은 코드 가독성으로 잘 알려진 고급 프로그래밍 언어입니다.

본 강의는 강사가 직접 진행하며, 참가자들은 파이썬을 활용해 간단한 컴퓨터 비전 애플리케이션들을 만들어보면서 기초를 익히게 됩니다.

강의 종료 시점에 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 컴퓨터 비전의 기본 개념 이해하기
• 파이썬을 활용해 컴퓨터 비전 작업 구현하기
• 자신만의 얼굴·물체·움직임 감지 시스템 제작하기

대상

• 컴퓨터 비전에 관심이 있는 파이썬 프로그래머들

강의 방식

• 이론 설명과 토론, 연습 문제 및 실제 코딩 실습을 병행함