기초부터 배우는 컴퓨터 비전

'오.. 데이터 있다! 금방 만들 수 있을 듯!'

'모델까지는 만들었어. 일단 잘 만들긴 했어!'

'근데 이걸 사용자한테 어떻게 보여줘야 하는거지?'

사실 이런 말들은 무책임한 표현입니다.

이 클래스에서는

픽셀, 해상도, 컬러 스페이스 등 이미지와 영상을 이해하기 위한 필수 개념을 배웁니다.

OpenCV와 Python으로 간단한 이미지 처리 실습을 진행하며 기초를 탄탄히 다집니다.

컴퓨터 비전이 무엇인지, 전통 기법과 딥러닝 기법의 차이도 한눈에 이해할 수 있습니다.

이미지 전처리와 객체 탐지의 핵심

컬러 스페이스 변환, 필터링, 이진화 등 데이터를 다루는 다양한 전처리 방법을 익힙니다.

엣지와 윤곽선 검출 원리를 이해하고 실제 데이터에 적용해봅니다.

노이즈 제거부터 객체 경계 파악까지 실무에서 바로 쓰는 기술을 체득합니다.

블랙 박스에서 화이트 박스로의 전환

Vision 모델에 있어서 단순 데이터 밀어넣기 식의 모델,

우린 이것을 블랙 박스, 설명 불가능한 모델이라고 부릅니다.

좀 더 신중하게, 사람의 생각과 판단이 최대한 묻어나오게 하는 것.

블랙 박스에서 화이트 박스로의 전환.

함께 고민하며 그 한계를 돌파해봅시다.

추천 대상

• 컴퓨터 비전 입문자

• Python·OpenCV 실습 희망자

• 딥러닝 모델 제작을 배우고 싶은 개발자

• 이미지 처리·객체 탐지에 관심 있는 분

• AI 프로젝트 포트폴리오를 준비하는 학습자