웅진씽크빅 K-Mooc｜Python 및 Open CV를 활용한 컴퓨터 비전 기초 과정

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강좌소개

• 이 과정은 컴퓨터 비전 AI 분야의 핵심 직무를 수행하기 위한 기초적인 기술을 배우는 것을 목표로 하고 있습니다. 본 과정에서 다루는 컴퓨터 비전이라는 분야는 디지털 이미지를 이해하고 처리하여 유용한 정보를 추출하는 분야로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다.
• OpenCV와 Python을 활용하여 이러한 기술을 이해하고 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 파이썬을 선정한 것은 인공지능 분야에서 많이 사용하는 언어이면서 상대적으로 쉽게 배울수 있기 때문입니다. OpenCV는 컴퓨터 비전 분야에 있어서 가장 많이 사용되고 많은 기능을 가지고 있는 라이브러리로 컴퓨터 비전에서는 중요한 라이브러리입니다. 컴퓨터 비전에 처음 입문하는 분을 위한 난이도로 진행합니다.

학습목표

• 첫째, 이미지 처리 및 분석입니다. 픽셀 단위의 조작을 통해 이미지를 처리하고, 히스토그램을 사용하여 이미지를 분석하는 방법을 배우게 됩니다. 둘째, 이미지 개선 및 필터 활용입니다. 이미지 필터를 활용하여 이미지의 품질을 향상시키고, 이미지를 수정하는 기하학적 변환 기술을 이해하고 적용시켜 보게 됩니다.
• 마지막으로 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야 모델 사용입니다. 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야의 인공지능 모델을 이용하여 객체를 분류하고 인식하는 과정을 실습해 봅니다.

이수 및 평가기준

• 이수 기준: 출석 (20%), 중간고사 (40%, 객관식 30문항), 기말고사 (40%, 객관식 30문항)
• 평가 기준: 출석, 중간고사, 기말고사 합산하여 60% 이상

학습목표

• 본 강의를 통해서 Natural Language Processing에 대한 이해 및 파이썬 기반 NLP 기술을 습득하실 수 있습니다. 초거대 언어모델(LLM)의 원리와 Transformer 구조를 이해함으로써 대표적인 생성형 AI 서비스인 ChatGPT 모델의 등장 배경도 이해하실 수 있습니다.

이수 및 평가기준

• 이수 기준: 출석 (20%, 완강률), 중간고사 (40%, 객관식 30문항), 기말고사 (40%, 객관식 30문항)
• 평가 기준: 출석, 중간고사, 기말고사 합산하여 60% 이상 

수업계획서

주차	주차명(주제)	차시	차시명(학습내용)
1	입력/출력 및 GUI	1-1	컴퓨터 비전과 디지털 영상 이해
		1-2	컴퓨터 비전 작업을 위한 환경 구성
		1-3	기본 이미지 처리 기술 이해
2	행렬, 색상, 필터	1-1	사용자 입력 및 관리
		1-2	매트릭스 작업
		1-3	이미지 변환
3	윤곽선 및 세그먼트	1-1	이미지 품질 개선
		1-2	이미지 구성 요소 추출
		1-3	이미지 분석 및 적용
4	중간평가	1-1	1-3주차 학습 정리 및 평가
5	객체 감지 및 기계 학습	1-1	객체 감지 기술
		1-2	객체 추적
		1-3	기술 활용 방법 및 사례
6	머신러닝 비전 처리	1-1	kNN과 SVM 기반 이미지 머신 러닝
		1-2	딥러닝과 OpenCV에서의 사용
7	딥 러닝	1-1	컨볼루션 모델과 객체 인식 모델
		1-2	딥러닝 모델 활용 분류 및 검출
8	기말평가	1-1	5-7주차 학습 정리 및 평가

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