WELCOME :) 3차원 인식을 위한 다중시점 기하학과 인공지능 강좌에 오신 여러분들을 진심으로 환영합니다. 본 강좌는 3차원 인식 인공지능과 관련된 다양한 이론적 배경과 기초지식을 여러분에게 제공합니다. 본 강좌를 통해 최신 인공지능 기법과 자율주행, 로봇, 드론, 메타버스, VR, AR 등 다양한 분야의 3차원 인식 인공지능에 대해 이해하여 실세계에 응용할 수 있게 될 것입니다. 현업에서 종사하시는 연구원, 전문가 분들이나 관련 전공자들에게 유익한 강좌가 될 것이며 인공지능과 3차원 공간 인식에 관하여 관심있으신 분들께서도 천천히 들어보신다면 전문적인 내용이지만 해당 분야를 이해하는데 도움이 될 것입니다. SYLLABUS 강의계획서 주차 파트명 1 인공지능이란 무엇인가 인공지능과 데이터 다양한 데이터 처리 기법 데이터 증강 기법 2 Linear Algebra Probabilities and Statistics Calculus Machine Learning Deep Learning 3 Various Sensors for 3D Perception Cameras LiDAR, Radar and Others 4 Planar Geometry I Planar Geometry II Proiettive Transformations I Proiettive Transformations II Image Rectification 5 Camera Geometry I Camera Geometry II Epipolar Geometry Fundamental Matrix 6 Essential Matrix Fundamental Matrix Estimation I Fundamental Matrix Estimation II Lens Distortions Sensor Calibration 7 Object Detection 2D Object Detection 2D Object Detection Datasets 3D Object Detection BEV Object Detection 온라인 중간고...