섬유패션 AI기반 품질검사를 위한 분류 알고리즘 이해 및 컴퓨터 비전

[강의 개요]

• 고객사: 한국섬유산업연합회 & 한국표준협회(KSA) / (주)글로벌 소프트웨어 캠퍼스
• 사업명: 섬유패션사업 AI융합형 인재양성사업
• 주제: 섬유패션 AI기반 품질검사를 위한 분류 알고리즘 이해 및 컴퓨터 비전
• 강의기간: 2023.08.23~2023.09.01
• 강의시간: 30시간

[강의 내용]

08월23일(수) : AI / 딥러닝 개요

• AI 개요
• 딥러닝 개요
• 파이썬 기초 복습
  
  

08월24일(목) : 컴퓨터 비전 활용

• OpenCV 활용
  • OpenCV 개요
  • 파이썬에서 OpenCV 사용하기
    • Image Data File Download
  • Edge Detection
  • Gamma Correction
  • Low Contrast Detecting
    
    

    08월25일(금) : 딥러닝 프레임워크 / CNN 모델

• 딥러닝 프레임워크
  • Tensorflow & Keras 기본
  • Tensorflow & Keras로 DNN 구현하기
  • PyTorch 기본
  • PyTorch로 DNN 구현하기
    
• CNN 모델
  • CNN 모델의 이해
    
    

    08월31일(목) : 모델 생성-이미지 분류 모델 생성-이미지 객체 탐지 생성한 모델 서비스 구현

• CNN 모델
  • CNN 모델의 이해
  • CNN 모델 기반 영상 분류 및 활용 실습
• YOLO 모델
  • YOLO 모델의 이해
  • YOLO 모델 기반 객체 탐지(Darknet) 실습
  • YOLO 모델 기반 객체 탐지(Keras) 실습
  • YOLO 모델 기반 얼굴 탐지(Darknet) 실습
    
• 데이터 라벨링
  • 데이터 라벨링
    
• 이상 탐지(Anomaly Detection)
  • 이상 탐지(Anomaly Detection)
    
    

    09월01일(금) : 프로젝트

• 부자재(단추) 불량 분류 프로젝트 실습
  • [활용 데이터(부자재 이미지)의 이해]
  • Python 개발 환경 구축(마지막페이지)
  • [불량 부자재 이미지 핸들링 및 전처리]
  • 부자재 이미지를 활용한 불량 검출 실습