영상인식

딥러닝 영상인식 바이블 강의 자율주행편 메인 이미지입니다.

수학에 '정석'이 있듯이
딥러닝 학습에도 '정석'이 있습니다.

데이터 사이언스의 전 영역을 아우르는
단 한 권의 전공서 같은 강의를 만들기 위해
학습에서 가장 중요한 '완결함'에 공을 들였습니다.

쉽고 빠르게 배우는 강의와 비교하면
바이블은 다소 딱딱해보일 수 있습니다.

그러나 개념부터 탄탄하게 이해하며
딥러닝을 빈틈없이 학습할 수 있도록
커리큘럼의 '완벽함'에 신경을 기울였습니다.

딥러닝 영상인식 바이블 강의 상세페이지 섹션을 나눠주는 이미지입니다.
모두를 위한 딥러닝 영상인식

입문자와 경험자 모두 선수지식과 관계 없이
딥러닝 마스터라는 공동의 목표를 달성합니다.



최신 기술로 배우는 딥러닝 영상인식

파이썬 기초 챕터부터 시작하여
가장 뜨는 자율주행 기술까지 구현합니다.
딥러닝 영상인식 바이블 강의 상세페이지 섹션을 나눠주는 이미지입니다.

서정형.

Deep Learning & Computer Vision Expert

"당신이 수강을 고민하는 시간에
남들은 앞서가고 있습니다."
계속해서 발전하는 영상인식 분야,
강의 수강을 고민하는 동안에도
끊임없이 새로운 기술이 나오고 있습니다.

딥러닝에 대해 얼마큼 알고 있든지
영상인식 분야만큼은 가장 체계적으로
배울 수 있는 강의를 준비했습니다.

영상인식 전문가가 되고 싶다면,
망설일 시간을 아껴 학습에 투자하세요.
  • 완벽한 개념 정리

    ‘이 개념은, 이 부분은 충분히 이해했으니 넘어가도 되겠다’의 선택은 강사가 아닌 수강생의 몫이어야 합니다. 독학하는 사람들에게 ‘막힘 구간’이 생기지 않도록 ‘가장 자세한 강의’를 준비했습니다.

  • 확실한 딥러닝 가이드

    딥러닝을 시작할 때, 가장 먼저 선행되어야 하는 것은 딥러닝 실습이 아닌 파이썬 기초입니다. 입문자에게 가장 알맞는 속도와 방향으로 딥러닝의 모든 것을 배울 수 있도록 ‘가장 완전한 강의’를 제공합니다.

  • 탄탄한 강의력

    시간에 쫓겨 빠르게 진도를 나가고, 한정된 시간 내에 빠르게 답을 찾는 방식의 딥러닝 학습은 지식에 빈틈이 생기게 합니다. 강의를 듣고 난 후 모르는 부분을 다시 찾아보지 않도록 ‘가장 꼼꼼한 강의’를 만들었습니다.

배우고 싶은 내용은 다 배울 수 있도록
모든 내용을 꼼꼼하게 알려드립니다.

탄탄하게 잡는 파이썬 기초

파이썬 설치부터 시작해서 사소한 개념까지 빠짐 없이 설명합니다.

단단하게 잡는 딥러닝 영상인식 심화

동영상에서 차선을 인식하는 자율주행 기술을 직접 구현해봅니다.

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일부가 아닌 전부
딥러닝의 모든 것을 강의 하나로 알 수 있도록 설계했습니다. 나무만 보고서는 알 수 없는 '딥러닝'이라는 커다란 숲을 제대로 그려보세요.

빈틈없이 채운 커리큘럼
파이썬 기초부터 영상인식까지 모든 파트를 필수 지식으로 꽉꽉 채웠습니다. 어떻게 공부할지 고민할 필요 없도록 가장 유능한 가이드가 되어드릴게요.

실력 확인을 위한 실습 프로젝트
배운 내용을 '실제로 적용할 수 있는지' 알 수 있는 실전 프로젝트를 만들었습니다. 지식이 지식으로만 남지 않도록, 50가지 이상의 실습과 자율주행 프로젝트를 진행하세요.
바이블의 원칙 #1.

일부가 아닌 전부.

어떤 정석 책에서도 주제의 ‘일부’만을 담고 있지 않습니다.
딥러닝의 모든 부분을 온전히 이해할 수 있도록 개별 단위로 판매되던 딥러닝의 모든 것을 강의 하나에 담았습니다.

딥러닝 영상인식 바이블 강의의 첫번째 혜택인 파이썬 기초+데이터 분석+머신러닝+딥러닝+영상인식 내용을 모두 담고 있다는 것을 보여주는 이미지입니다.
바이블의 원칙 #2.

빈틈없이 채운 커리큘럼.

딥러닝의 모든 것을 단 한 자도 놓치지 않고 모두 흡수할 수 있는 완전무결한 커리큘럼을 만들었습니다.
딥러닝을 100% 안다고 확신할 수 없다면, 이 강의를 통해 지식의 빈 부분을 채워보세요.

딥러닝 영상인식 바이블 강의의 두 번째 혜택인 체계적인 커리큘럼을 한 눈에 보여주는 이미지입니다.
바이블의 원칙 #3.

실력 확인을 위한 실습 프로젝트.

Keyword : OpenCV, DNN, YOLO, TensorFlow

남들 다 하니까 따라하는 시중에 널린 실습 말고, 꼭 경험해야봐야 하는 실습만을 준비했습니다.
실제 프로젝트에 투입되어 역할을 수행할 수 있는 수준으로 성장해보세요.

Main Project #1
차선 및 도로 위 사물인식 프로젝트

자율주행과 관련된 자동차, 반호판, 차선, 표지판 등의 Road Objects를 식별하는 프로젝트

사물 인식
차선 인식
표지판 인식

Main Project #2
도로 차량 추적 프로젝트

앞 차량을 추적하는 Tracking 기법, 앞차와 거리에 따라 속도를 조절하는 Adaptive Curise Control 기법을 구현하는 프로젝트

앞차와 거리 유지
차량 추적

Zero to Hero.
대형 프로젝트를 직접 할 수 있는 실력까지 50가지의 실습을 차근차근 진행합니다.

배울 의지만 있다면 기회는 다 주어져야 하니까.
내용은 무겁게, 가격은 가볍게 준비했습니다.

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바이블 추천 대상.

• 비경험자 : 파이썬도 모르고 어디서부터 뭘 배워야 할 지 모르는 분
• 입문자 A : 영상인식, 딥러닝에 관심이 있는 입문자
• 입문자 B : 떠오르고 있는 자율주행, 모빌리티 분야에 관심이 있는 입문자

바이블을 들어야 하는 이유.

이유 하나. 딥러닝의 모든 내용 포함
한 강의에 파이썬 기초, 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 영상인식까지 모두 포함하여 딥러닝의 전 과정을 강의 하나로 끝낼 수 있습니다.

이유 둘. 빈틈없는 딥러닝 학습 커리큘럼
어디서부터 뭘 해야 할지 모르는 입문자들이 커리큘럼만 따라오면 되도록 딥러닝 학습의 로드맵을 제시합니다.

이유 셋. 가장 필요한 실습 제공
매번 뻔하고 실무와 떨어진 기본 데이터셋(iris, mnist)이 아닌 트랜디한 '자율주행/모빌리티' 분야의 50가지 이상 대규모 실습을 진행합니다.

이유 넷. 합리적인 가격
바이블과 동일한 구성으로 타사 강의를 구매하는 것보다 무려 60%의 수강료를 절약할 수 있습니다.

완전한 커리큘럼.

아래의 모든 강의를 바이블 하나로 모두 들을 수 있습니다.
지금 결제 한 번으로 모든 강의를 평생 소장하세요!
* 본 과정은 주로 Google Colab 클라우드 환경을 통해 진행되며 챕터별로 실습에 필요한 추가 프로그램을 설치하여 실습을 진행하고 있습니다.
각 챕터에 촬영 시점에 사용했던 프로그램과 버전을 기재하고 있사오니, 원활한 실습을 위해 해당 버전 이상의 프로그램 사용을 권장드립니다.

| Part 1. 파이썬 Basic to Project
쉽게 배워서 확실하게 익히는 파이썬˙320분(약 5시간)

파이썬 기초부터 프로젝트에서 사용하는 핵심기술을 요약하여 짧은 시간에 배우고 실습할 수 있는 핵심 실전 단원으로 기존 계산기 예제를 승차권 자판기 예제로 개선하여 진행합니다. 이 단원에서는 파이썬을 PC에 설치하여 진행합니다.
* Python 3. 8 버전, Matplotlib 3. 4. 2 버전 이상 권장

Ch1. 파이썬 기초 프로그래밍
ㅤ01. 쉽게 배워서 확실하게 익히는 파이썬 강의 소개
ㅤ02. 파이썬을 이해하고 첫 프로그램 제작
ㅤ03. 데이터를 관리하기 위한 변수와 자료형
ㅤ04. 여러 데이터를 한꺼번에 관리하는 군집 데이터형
ㅤ05. 반복문과 조건문으로 프로그램 흐름제어
ㅤ06. 재사용 가능한 함수를 이용하여 프로그램 개선
ㅤ07. GUI를 이용한 사용자 화면 만들기
ㅤ08. 데이터를 파일에 저장하고 사용하기
ㅤ09. 객체지향의 기본인 클래스 정복하기
ㅤ10. 객체지향의 상속을 이용하여 프로그램 개선하기
ㅤ11. Matplotlib 등 그래프로 시각화 프로그램 제작
ㅤ12. 웹사이트의 정보를 스크래핑으로 가져오기
ㅤ13. Open API를 이용하여 원하는 데이터 가져오기
ㅤ14. 강의에서 배운 파이썬 핵심내용 정리

| Part 2. 데이터 분석 Basic to Project
대중교통 승객 빅데이터를 가공하면서 배우는 데이터 분석 및 시각화˙670분(약 11시간)

파이썬의 Pandas, Matplotlib, Seaborn을 이용하여 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 프로젝트에서 활용할 수 있는 데이터 시각화와 분석 기술을 배워봅니다.
* Phandas 1. 1. 5 버전 이상 권장

Ch1. 판다스를 이용하여 데이터 조작하기
 01. 파이썬으로 데이터를 시각화하는 강의내용 소개
ㅤ02. 데이터를 조작하는 Pandas 소개
ㅤ03. 저장된 데이터를 가져오기
ㅤ04. 필요없는 데이터를 찾아서 정제하기
ㅤ05. 필요한 데이터를 조건에 맞게 선택
ㅤ06. 원하는 데이터를 추가하기
ㅤ07. 데이터를 사용하고자 하는 형태로 정렬, 그룹
ㅤ08. 가공한 데이터를 저장하기
ㅤ09. 데이터 분석을 위하여 전처리 하기
ㅤ10. 데이터를 가공하여 분석용 데이터셋 만들기
Ch2. 차트를 이용하여 데이터를 시각화하고 분석하기
ㅤ01. 데이터 시각화란 무엇인가?
ㅤ02. 데이터를 비교하는 Column, Bar 차트 소개
ㅤ03. 파이썬 프로그램으로 Column, Bar 차트 개발
ㅤ04. 데이터의 순위를 정하는 Dual Axis, 파레토 차트 소개
ㅤ05. 파이썬 프로그램으로 Dual Axis, 파레토 차트 개발
ㅤ06. 전체에서 비중을 구하는 Pie 차트 소개
ㅤ07. 파이썬 프로그램으로 Pie 차트 개발
ㅤ08. 데이터의 추세를 파악하는 Line 차트 소개
ㅤ09. 파이썬 프로그램으로 Line 차트 개발
ㅤ10. 데이터의 상관관계를 파악하는 Scatter 차트 소개
ㅤ11. 파이썬 프로그램으로 Scatter 차트 개발
ㅤ12. 데이터의 상관관계를 파악하는 Bubble 차트 소개
ㅤ13. 파이썬 프로그램으로 Bubble 차트 개발
ㅤ14. 한눈에 데이터의 분산을 파악하는 Heat Map 소개
ㅤ15. 파이썬 프로그램으로 Heat Map 개발
ㅤ16. 통계적으로 분산을 파악하는 Histogram 소개
ㅤ17. 파이썬 프로그램으로 Histogram 개발
ㅤ18. 주식분석에서 많이 사용하는 Box Plot 소개
ㅤ19. 파이썬 프로그램으로 Box Plot 개발
ㅤ20. 지도로보면 더 확실한 Geo 차트 소개
ㅤ21. 파이썬 프로그램으로 Geo 차트 개발
ㅤ22. 파이썬으로 데이터를 시각화하는 강의 정리하기

| Part3. 머신러닝 Basic to Project
대중교통 승객 데이터 분석을 기반으로 머신러닝의 핵심인 회귀와 분류의 원리를 실습 프로젝트와 같이 배우는 과정˙595분(약 10시간)

파이썬의 Pandas, Matplotlib, Seaborn을 이용하여 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 프로젝트에서 활용할 수 있는 데이터 시각화와 분석 기술을 배워봅니다.<
* Tensorflow 2. 5. 0 버전 이상 권장

Ch1. 머신러닝 이해하기
 01. 머신러닝 강의소개
 02. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이란?
 03. 머신러닝은 무엇인가?
 04. 학습의 종류
 05. 회귀(Regression)와 분류(Classification) 문제
 06. 토끼와 거북이가 알려주는 회귀
 07. 토끼와 거북이 회귀 프로그램 제작
 08. 선형회귀 문제해결 절차
 09. 선형회귀 모델제작
 10. 텐서플로(Tnsorflow) 소개
 11. 텐서플로 선형회귀 모델
Ch2. 머신러닝 프로젝트
ㅤ01. 서울-부산 도착시간 예측 소개
ㅤ02. 도착시간 예측 모델 만들기
ㅤ03. Multi Variable의 개념
ㅤ04. Multi Variable 데이터로 3D 차트 그리기
ㅤ05. Multi Variable 예측 모델
ㅤ06. Multi Output 예측 모델
ㅤ07. 분류(Classification)의 개념
ㅤ08. 분류(Classification) 문제해결 절차
ㅤ09. 서울에서 부산까지 제시간에 도착할까, 늦을까?
ㅤ10. Binary Classification 예측 모델
ㅤ11. Multinomial Classification 개념
ㅤ12. 도착시간을 빠름, 보통, 늦음 등급 데이터로 만들기
ㅤ13. 빠름, 보통, 늦음 예측 모델
ㅤ14. 머신러닝 강의정리

| Part4. 딥러닝 Basic to Project
자율주행 자동차에 필요한 딥러닝 영상처리 기술˙945분(약 16시간)

OpenCV로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈을 활용하여 다양한 사물을 식별하고 인식하는 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.
* OpenCV 4. 1. 2 버전 이상 권장

Ch1. 딥러닝 기본익히기
 01. 딥러닝 강의소개
 02. 딥러닝의 등장
 03. 딥러닝 모델 이해하기
 04. 첫 딥러닝 프로그램
 05. 딥러닝 프로그램 꾸미기
 06. CNN(Convolutional Neural Network)이란?
 07. CNN으로 모델 강화하기
 08. 모델 저장 및 로드
 09. 모델 Early Stopping
 10. 텍스트 분류하기
 11. TF Hub로 텍스트 분류
 12. 딥러닝으로 꽃을 분류하기
 13. 적은 이미지로 많은 학습데이터 만들기
 14. Keras Tuner 사용하기
 15. 사전 학습된 Net을 이용한 전이 학습
 16. 성능을 더욱 향상시키는 미세조정
Ch2. 딥러닝 영상처리 기본
 01. OpenCV 사용하기
 02. Colab에서 OpenCV 사용하기
 03. 이미지에 도형과 글씨를 그리기
 04. 이미지를 다양한 형태로 변형하기
 05. 이미지 마스킹(Masking)으로 원하는 곳만 보기
 06. 다양한 이미지 필터로 물체의 윤곽선 찾기
 07. Haar-cascade Detection이란?
 08. Haar방식을 이용한 Object Detection
 09. Haar방식 Object Detection 동영상 처리
 10. OpenCV dnn 딥러닝 모듈
 11. dnn 딥러닝 방식을 이용한 Object Detection
 12. dnn 딥러닝 방식 Object Detection 동영상 처리
 13. YOLO란 무엇인가?
 14. YOLO 사물 식별(Object Detection) 프로그램
 15. YOLO 사물 식별 동영상 프로그램
Ch3. 자율주행 영상인식 기초 실습
 01. 자율주행과 딥러닝
 02. 차와 차량 번호판 식별
 03. 도로 차선인식 프로젝트 소개
 04. 차선을 인식하기 위해 Edge를 식별
 05. Region Of Interest 관심영역만 구하기
 06. 차선을 찾아주는 Hough변환 사용하기
 07. 동영상에서 차선을 인식하기
 08. 딥러닝 강의정리

| Part5. 자율주행 영상인식 Advanced Project
딥러닝 기술을 이용한 자율주행 영상처리 프로젝트˙645분(약 11시간)

Mobility, 자율주행 자동차와 연관된 딥러닝 영상처리 실전 프로젝트를 따라하면서 딥러닝 영상처리의 기본을 익힙니다.

Ch1. 도로 표지판 인식 프로젝트
 01. 딥러닝 프로젝트 소개
 02. YOLO 학습 프로젝트 소개
 03. 이미지 레이블링
 04. YOLO 데이터 포멧
 05. YOLO 학습 준비하기
 06. 다크넷 프레임워크 사용하기
 07. 다크넷으로 YOLO 사용하기
 08. 다크넷으로 모델 학습하기
 09. 다크넷으로 학습한 모델 사용하기
 10. 도로 표지판 데이터셋 변환
 11. 도로 표지판 학습 준비하기
 12. 표지판 인식 프로그램 제작
 13. 표지판 인식 프로그램 테스트
 14. Detection을 위한 표지판 학습 준비하기
 15. 도로 표지판 인식 프로그램 테스트하기
Ch2. 도로 차량 추적 프로젝트
 01. 다크넷 클론으로 YOLO사용하기
 02. DeepDrive 영상에서 차량 식별하기
 03. 영상을 저장하여 끊임없이 보는 방법
 04. 영상에 차선 표시하기
 05. ROI를 조정해서 차선 인식률을 높이기
 06. 원하는 물체와 앞에 달리는 차량 식별하기
 07. Detection과 Tracking 기법
 08. Tracking 기법으로 앞차 추적하기
 09. 다양한 Tracking 기법 비교하기
 10. 앞차와 거리변화를 측정하는 프로그램 제작
 11. 앞차와 거리변화에 따라 속도조정 테스트하기
 12. 딥러닝 프로젝트 정리
  • 상세 커리큘럼.

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