미래기술연구소

딥러닝 개발자는 인공지능 분야에서 딥러닝 알고리즘을 개발하고 적용하는 전문가입니다. 따라서 딥러닝 개발자는 다음과 같은 기본적인 소양이 필요합니다. 수학과 통계 이해력: 딥러닝은 수학과 통계의 이론적 기반 위에 구축되어 있습니다. 따라서 딥러닝 개발자는 확률, 선형대수, 미적분학 등의 수학과 통계 지식을 이해하고 있어야 합니다. 프로그래밍 능력: 딥러닝 개발자는 Python, R, C++, Java 등의 프로그래밍 언어를 자유롭게 다룰 수 있어야 합니다. 특히 Python은 딥러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 딥러닝 이론 이해력: 딥러닝 개발자는 딥러닝의 이론과 구조를 이해하고 있어야 합니다. 이는 인공신경망 구조, 활성화 함수, 오차 함수 등의 개념을 이해하는 것을 의미합니다. 데..

Jetson Nano Developer Kit VIEW TECHNICAL SPECIFICATIONS GPU 128-core Maxwell CPU Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz Memory 4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s Storage microSD (not included) Video Encode 4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264/H.265) Video Decode 4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30 (H.264/H.265) Camera 2x MIPI CSI-2 DPHY lanes Connectivity Gigabit Ethernet, M.2 Key E Di..

5회차.. 벌써 지침 합리화 하기 시작한다 ▪ OpenCV 영상 데이터 자료형과 NumPy 자료형 OpenCV 자료형 ( 1채널 ) NumPy 자료형 구분 cv2.CV_8U numpy.uint8 8비트 부호 없는 정수 cv2.CV_8S numpy.int8 8비트 부호 있는 정수 cv2.CV_16U numpy.uint16 16비트 부호 없는 정수 cv2.CV_16S numpy.int16 16비트 부호 있는 정수 cv2.CV_32S numpy.int32 32비트 부호 있는 정수 cv2.CV_32F numpy.float32 32비트 부동소수형 cv2.CV_64F numpy.float64 64비트 부동소수형 cv2.CV_16F numpy.float16 16비트 부동소수형 * floating point • 그레이..

오늘도 황교수님을 만나게 되었다 3일차인데 조금씩 부담이 느껴진다...... D - 47..... 화이팅 Matplotlib을 이용한 영상 출력 ▪ Matplotlib 라이브러리 • 함수 그래프, 차트(chart), 히스토그램(histogram) 등의 다양한 그리기 기능을 제공하는 Python 패키지 ▪ 컬러 영상 출력 • 컬러 영상의 색상 정보가 RGB 순서이어야 함 • cv2.imread() 함수로 불러온 영상의 색상 정보는 BGR 순서이므로 이를 RGB 순서로 변경해야 함 → cv2.cvtColor() 함수 이용 ▪ 그레이스케일 영상 출력 • plt.imshow() 함수에서 컬러맵을 cmap='gray' 으로 지정 import matplotlib.pyplot as plt import cv2 # 컬러..

코드작성 영상 불러오기 img = cv2.imread('niko.jpg') 영상을 못 불러왔을때 에러메세지 출력 후 종료 if img is None: print("Image Load Failed!") sys.exit() 윈도우 창 이름 cv2.namedWindow('image') Image show 의 약자 cv2.imshow( 'image' ,img ) 키보드 입력이 있기 전 까지 화면을 출력함 cv2.waitKey() 화면의 모든 창을 닫아라 cv2.destroyAllWindows() 가장 많이 사용하는 flags 아래 두개는 같은 코드이다. 옵션 플래그를 지정하지 않으면 기본값으로 "IMREAD_COLOR" 을 사용하게 되어있다 cv2.IMREAD_GRAYSCALE 로 파일을 불러오기 IMREAD_..

Fast Campus 강의 2강 수강후 1회 블로그 기록을 50일간 꾸준히 업로드 하는 100% 환급 챌린지 입니다 강의후기만으로 구성된 것이 아닌 강의 + 인터넷 추가자료를 기반으로 작성되었습니다 오해 없으시길 바람 그럼 이제 진짜 시작 학습에 필요한 역량! Computer Vision Python Visual Studio Code Algorithm Machine Learning OpenCV 4.x Math Numpy Deep Learning 선행학습 • Python 기초 사용법 • NumPy 라이브러리 사용법 • 고등학교 수준의 수학 지식 ▪ 참고 자료 • "OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝" (길벗, 2019) ▪ Python 예제 코드: https://github.com/sunky..

" Do it! 딥러닝 입문 "을 공부하며 정리하였습니다 인공지능 (Artificial Intelligence) 인공지능의 종류 인공지능은 강 인공지능(Strong AI)과 약 인공지능(Weak AI)으로 나뉜다 사람과 같은 인공지능을 강 인공지능이라 함(영화 아이언맨) 특정 영역에서 작업을 수행하는 인공지능을 약 인공지능이라 함(자율주행 자동차, 음성인식, 영상인식 등) 현재 연구되고 있는 인공지능은 대부분 약 인공지능 머신러닝과 딥러닝 그리고 인공지능과의 관계 머신러닝은 약 인공지능에 포함 딥러닝은 머신러닝에 포함 머신러닝 ( Machine Learning ) ㄴ 컴퓨터 과학 머신러닝은 스스로 규칙을 수정 컴퓨터가 데이터들로부터 규칙을 스스로 찾아내는 것을 머신러닝/딥러닝에서 ‘훈련 or 학습’이라 ..

□ 모집단 ( Population ) : 연구의 대상이 되는 모든 개체들을 모은 집합 - 일반적으로 시각적, 공간적 제약으로 인해 모집단 전체를 대상으로한 분석은 불가능 □ 표본 ( Sample ) : 모집단의 일부분의 관측값들 ex ) 전세계 인구 조사 ( population ) 이 불가능 함으로 각 나라의 일부 도시를 조사 ( sample ) 함으로서 전세계 인구 ( population ) 을 를 추정 및 추론 함 □ 모수 ( Parameter ) : 수치로 표현되는 모집단의 특성 □ 통계량 ( Statistic ) : 표본의 관측값들에 의해서 결정되는 양 자료의 종류 □ 수치형 ( 양적자료 ) ※ 연속형 ( ex : 몸무게, 키 - 55.8kg , 65,3kg / 177.4 cm , 183.7 cm..

https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 Library 이다. 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 둔 라이브러리이다. 인텔 CPU에서 사용되는 경우 속도의 향상으 볼 수 있는 IPP ( Intel Performance Primitives ) 를 지원한다. 이 라이브러리는 윈도우, 리눅스 등에서 사용 가능한 크로스 플랫폼이며 오픈소스 BSD 허가서 하에서 무료로 사용할 수 있다. OpneCV 는 TensorFlow , Torch / PyTorch 및 Caffe 의 딥러닝 프레임워크를 지원한다 컴퓨터 비전 분야는 사람이 시각 정보를 입력값으로 하여 행동하기 이전에 생각하고 판단하는 부분을 컴퓨터가 대신하도록 하는 인공지능 관련 ..