고속도로 CCTV 기반 차종 인식 프로젝트

[강의 개요]

• 고객사: 한국IT비즈니스진흥협회(iPA) / 동북ICT
• 주제: 고속도로 CCTV 기반 차종 인식 프로젝트
• 강의기간: 2024.06.03~2024.06.14
• 강의시간: 40H

[강의 내용]

06월03일(월) : AI / 딥러닝 개요

• AI/머신러닝 개요
• 딥러닝 개요
  
  
  

06월04일(화) : 파이썬 기초 문법 / 기초 라이브러리

• 파이썬 기초 문법
• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
  
  

06월05일(수) : 딥러닝 프레임워크

• Tensorflow & Keras 기본
• Tensorflow & Keras로 DNN 구현하기
• PyTorch 기본
• PyTorch로 DNN 구현하기
  
  

06월07일(금) : CNN 모델의 이해

• CNN 모델의 이해
• CNN 모델 기반 영상 분류 및 활용 실습
  
  

06월10일(월) : YOLO 모델의 이해

• YOLO 모델의 이해
• YOLO 모델 기반 객체 탐지(Darknet) 실습
• YOLO 모델 기반 객체 탐지(Keras) 실습
• YOLO 모델 기반 얼굴 탐지(Darknet) 실습
  

06월11일(화) : 모델 성능 평가

• 데이터 라벨링
• 평가지표 이해 / 모델 성능 테스트 / 모델 성능 개선 및 최적화
  
  

06월12일(수) : Kaggle 데이터셋 기반 차종인식 실습

• Kaggle 자동차 이미지 데이터셋을 이용한 자동차 차종 분류
  
  

06월13일(목) : 프로젝트(1)

• 고속도로 CCTV 기반 차종인식 프로젝트
  • [데이터셋 구성]
  • [모델 선정 및 구현]
  • [모델 구현 및 학습]
    
    

06월14일(금) : 프로젝트(2)

• 고속도로 CCTV 기반 차종인식 프로젝트
  • [모델 학습]
  • [모델 학습 및 검증]
  • [모델 평가]
  • [최종 정리]
    
    
• 보고서 작성 참고 양식