컴퓨터비전

강의상세

본 강의는 컴퓨터 비전을 위한 인공지능 방법론에 대한 전반적인 교육을 진행한다.

1.	컴퓨터 비전 소개	컴퓨터 비전의 정의, 역사, 주요 응용 분야와 기본 개념을 소개한다.
2.	이미지 분류	이미지 분류 문제를 정의하고 방법론을 소개한다.
3.	합성곱 신경망 I	합성곱 신경망의 발전사를 소개한다.
4.	합성곱 신경망 II	최신 합성곱 신경망에 대해 소개한다.
5.	객체 검출	객체 검출의 개념에 대해 소개한다.
6.	객체 검출기	객체 검출을 위한 다양한 방법론을 소개한다.
7.	이미지 분할	이미지 분할을 위한 방법론을 소개한다.
8.	비전 트랜스포머	다양한 비전 트랜스포머 방법에 대해 소개한다.
9.	자가지도학습	레이블 없이 데이터 자체의 구조를 이용해 표현을 학습하는 방법을 소개한다.
10.	3D 비전	3D 공간 정보 표현 방법과 이를 처리하는 방법을 소개한다.
11.	생성형 모델	이미지 생성 모델의 원리와 학습 방식을 소개한다.
12.	비디오 처리	시간적 정보를 포함한 비디오 처리 방법을 소개한다.
13.	IMR 연구실 소개 I	IMR 연구실에서 최근 진행한 연구를 소개한다.
14.	IMR 연구실 소개 II	IMR 연구실에서 최근 진행한 연구를 소개한다.