초격차 패키지 Online

33개 프로젝트로 완성하는 컴퓨터비전 딥러닝 심화 과정
: NeRF, Multimodal까지

  • 01 컴퓨터비전 심화 주제 딥다이브

    3D비전, Few-shot/ Zero-shot Learning 등 다양한 최신, 심화 주제를 다룹니다.

  • 02 최신 논문, 모델 구현 실습

    컴퓨터비전 응용분야, 주요 Task에서 가장 핵심적인 논문을 엄선해서 직접 구현해봅니다.

  • 03 파이토치, 텐서플로우 코드 제공

    실습에 필요한 코드를 제공합니다. 일부 프로젝트는 파이토치로만 진행됩니다.

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딥러닝

최신/심화 주제까지 마스터하고 싶다면
프로젝트 중심의 컴퓨터비전 딥러닝 강의로 공부 시작하세요!

자율주행

NeRF, Zero-shot Learning, Multimodal Learning...
컴퓨터비전 최신/심화 주제 어떻게 공부하고 있나요?

핵심 내용만 파악하고 코드로 구현해 보세요.
기존 연구를 현업의 문제에 적용하는 능력을 키울 수 있습니다.

이 강의는 OpenCV 설치 방법이나 컴퓨터비전 기초를 다루지 않습니다.

컴퓨터비전 관련 간단한 주제는 이미 실습해보았고
심화된 프로젝트를 경험해보고 싶다면 이 수업을 놓치지 마세요!🔥

기업이 원하는 ‘컴퓨터 비전’실무 능력 직접 해보지 않으면 보여줄 수 없습니다!

00. 모든 산업 분야에 적용되는
Object Detection, Segmentation 마스터

01. 자율주행

02. 로보틱스/제조

03. 의료/헬스케어

04. AR/ 얼굴인식

05. Multimodal, Mobile

※ 상단의 실습 이미지와 실제 실습 내용은 상이할 수 있습니다.
*이미지 출처는 각 논문입니다.

컴퓨터비전 분야 논문

프로젝트를 잘 따라오기만 해도
컴퓨터비전 주요 심화 Task, 방법론 모두 내 실력으로!

*실습에서 다루는 Task, 모델, 데이터셋은 추후 일부 변경될 수 있습니다.

얼마나 많은 프로젝트를 하는지도 중요하지만,
어떤 프로젝트를 어떻게 진행하는지가 핵심입니다!

01

3D비전 프로젝트만 8개!
구글, 엔비디아에서도 주목하는 3D비전 끝판왕 강의

컴퓨터비전 분야에서 점점 더 중요해지는 3D비전!
인식 분야에서 가장 중요한 Task인 Object Detection과 Segmentation을
실내, 실외 데이터로 나누어 총 4개의 프로젝트를 진행해봅니다.
나아가 생성 분야에서는 최근에 가장 주요하게 떠오르는 NeRF 기반 모델을 4개 다뤄봅니다.
3D비전만 전문적으로 연구하는 강사님에게 깊이있게 배우세요.


02

비전+텍스트, 비전+검색, 비전+오디오
멀티모달 프로젝트 6개

비전과 다른 기술, 데이터를 결합해서 학습하는 멀티모달 비전 프로젝트 다룹니다.
AI 분야에 큰 획을 그은 Dalle도 멀티모달 모델이라는 것 알고 계셨나요?
국내에서도 네이버 카카오 LG 등 대기업에서 멀티모달 AI 연구에 뛰어들고 있습니다.


03

딥러닝 모델 경량화, 모바일(Android, iOS) 임배디드 프로젝트

모바일 환경에 딥러닝 모델 적용해본 경험이 있는 사람을 찾고 있는 기업이 많아지고 있습니다.🔎

CVPR 2021 the Mobile AI workshop and challenge co-organizer로 참석한 김희원 강사님과
Pytorch 기반 딥러닝 모델을 경량화해서 Android, iOS 환경에 올리기 위한 과정을 실습해봅니다.

이런 분이라면 이 강의를 놓치지 마세요!

현업에서 컴퓨터비전 관련 딥러닝 솔루션을 개발하고 계신 분

컴퓨터비전 분야에 전문성을 쌓아 AI 대학원에 진학하고 싶은 분

글로벌 TOP기업, 대학 발표 논문을 읽고 코드로 직접 구현해보고 싶은 분

컴퓨터비전 분야의 다양한 최신 모델을 써보고 싶은 분

컴퓨터비전 전문가에게 분야별 논문을 큐레이팅 받고 싶은 분

실습에 필요한
👇 텐서플로우, 파이토치 코드를 제공합니다.👇

*14, 15, 17, 18, 24, 25, 26, 27, 33번 프로젝트(3D데이터 활용 프로젝트, 모바일 임베디드 프로젝트)는 파이토치 코드만 제공합니다.

사전지식

본 강의는 컴퓨터비전 딥러닝 심화 강의로, 사전 지식이 필요합니다.

• Python 기초
• Pytorch/ Tensorflow 둘 중 하나 사용 가능
• 머신러닝/딥러닝, 컴퓨터비전에 대한 기본적인 이해
• OpenCV 기초

실습환경

• Google Collab Pro 환경에서 실습합니다.
• 본 강의는 Google Colab Pro 환경에서 발생하는 실습 비용을 포함하지 않습니다. 따라서 Google Colab Pro를 구매하지 않는다면 실습 중 GPU 소모가 간소한 실습만 가능합니다.

강사소개

김희원님
현) 서울대학교 컴퓨터비전랩 박사과정(2023 2월 박사 학위 취득 예정)

[발표 논문]
-One paper is accepted to CVPR 2022
-Two papers are accepted to WACV 2022
-One paper is selected as an Oral Presentation (top 3%) in ICCV 2021.
-Three papers are accepted to ICCV 2021.
-co-organized the Mobile AI workshop and challenge at CVPR 2021.
-One paper is accepted to NeurIPS 2020.

[Reviewer]
-Selected as an Outstanding Reviewer in ECCV 2020.

[수상]
-Bronze prize ($5,000) in the 27th Humantech paper award.

[경력]
-Research intern, 글로벌 자율주행 기업
-Research intern, Autonomous Driving Team at Qualcomm

[리서치 프로젝트]
-Searching for Controllable Image Restoration Networks with Samsung Advanced Institute of Technology
-Continuous domain generalization for object recognition with Samsung Advanced Institute of Technology
-Night pedestrian synthesis using image-to-image translation with Samsung Advanced Institute of Technology
-Unsupervised image super-resolution using continual learning with Samsung Research
저는 현재 서울대학교 컴퓨터비전 연구실에서 이경무 교수님의 지도를 받고 있습니다. 이경무 교수님은 우리나라 컴퓨터비전 분야의 최고 권위자이십니다. 마침 제 학부 지도교수님이기도 하셨고요. 2016년도에도 딥러닝을 사용한 컴퓨터비전 연구에서 탁월한 성과를 내고 계셔서 대학원생으로 받아달라고 요청드리게 되었습니다.

저는 딥러닝을 사용한 영상의 화질 개선 방법을 주로 연구하고 있습니다. 2017년에 연구실 석사생끼리 팀을 이뤄 영상 복원 세계 대회에서 우승했는데요. 해당 논문은 워크숍에서 Best paper award를 수상하며 연구자들에게 3500회 이상 인용되고 있습니다.

요즘 딥러닝 관련 논문은 매년 수천 편 씩 쏟아지고 있는데요. 이번 강의에서 진행하는 프로젝트는 산업과 관련된 다양한 주제에서 핵심적인 논문들을 골라 구성했습니다. 각 주제에 대한 연구자들의 고민과 그 고민을 해결하는 과정을 이해하시기 쉽게 전달하겠습니다.
박충현님
현) 포스텍 컴퓨터비전랩 박사과정

[발표 논문]
-PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding, ECCV, 2022.
-Fast Point Transformer, CVPR, 2022.

[협업]
-Open3D with Intel Corp. USA (2021 - Present)

[수상]
-Silver prize at the 28th HumanTech Paper Award from Samsung Electronics Co. Ltd.

[Reviewer]
-3DV 2022
-ECCV 2022
-CVPR 2022
안녕하세요 박충현입니다. Intel 에서는 Open3D 를 계속 발전시키는 연구를 하고 있는 팀이 있는데, 최근 저는 해당 팀과 함께 미팅을 하면서 새로운 기술을 Open3D 에 도입하는 연구를 하였습니다. 지금까지 진행된 연구는 k 최근접 이웃 탐색 기술을 발전시키고 해당 기술을 Open3D 에 탑재하였습니다. 현재는 3차원 복원과 관련된 기술을 새로 개발하고 있는 중입니다.

이 강의에서는 3차원 장면 인식 프로젝트를 담당하고 있는데요, 3차원 장면 인식은 데이터 셋의 도메인에 따라 크게 실내 장면 인식과 야외(자율주행 시나리오) 장면 인식으로 나뉘게 됩니다. 이러한 맥락에서 제가 강조하고 싶은 부분은, 각 프로젝트에서 다루는 논문의 알고리즘의 장점과 단점이 무엇인지 파악하는 것과 각 알고리즘이 실제로 다른 도메인의 데이터셋에도 잘 작동할 것인지에 대해 고민해보는 것입니다.
이준하님
현) 포스텍 컴퓨터비전랩 박사과정

[발표 논문]
-Putting 3D Spatially Sparse Networks on aDiet ARXIV 2021
-Deep Hough Voting for Robust Global Registration ICCV 2021
-High Dimensional Convolutional Networks for Geometric Pattern Recognition
CVPR 2020
-ORAL-PRESENTATION

[Reviewer]
-CVPR 2022
-ECCV 2022
-ICCV 2021
-BMVC 2021
-IEEE RA-L/ICRA 2021
최근 NeRF를 비롯한 implicit representation의 발전이 매우 빠르게 진행되고 있는데, 이런 implicit representation들이 미래에는 이미지나 비디오, 3D 포인트 클라우드 등 기존의 data representation을 대체하는 표준 representation이 될 것이라 기대합니다. 그래서 저는 관련 주제로 연구를 진행하고 있습니다.

NeRF를 시작으로 다양한 모델들이 다양한 task를 위한 방향으로 빠르게 발전하고 있습니다. 그러한 다양한 task 중에서 대표적인 4개의 프로젝트와 모델을 선정하여 이 강의에서 진행 할 예정입니다. 4가지 프로젝트 중에서 가장 기본이 되는 NeRF와 NeRF 가지고 있는 한계점에 대해서 강조하고 싶습니다.
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커리큘럼

해당 강의는 사전 예약 상품입니다.

사전 예약 상품은 아래 오픈 일정에 따라 영상이 순차적으로 제작되어 오픈됩니다.
(강의 1회 결제시 모든 영상을 평생 반복 수강 가능합니다.)


1차 공개 : 22년 8월 26일(금)
2차 공개 : 22년 9월 23일(금)
3차 공개 : 22년 10월 28일(금)
4차 공개 : 22년 11월 25일(금)
5차 공개 : 23년 01월 13일(금)
6차 공개 : 23년 02월 17일(금)

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수강료.

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  • 현대카드
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  • BC카드
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