Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 자율주행차 전문화 과정 중 하나인 ‘Visual Perception for Self-Driving Cars’에 대해 자세히 소개하고, 제 개인적인 리뷰를 공유하고자 합니다. 이 과정은 토론토 대학교에서 제공하며, 자율주행차의 시각 인식의 기초를 배울 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다.
### 과정 개요
이 과정은 자율주행차에 필요한 주요 시각 인식 작업을 소개합니다. 정적 및 동적 객체 감지 방법을 다루며, 로봇의 인식을 위한 일반적인 컴퓨터 비전 방법을 조사하게 됩니다. 강좌를 수강한 후에는 핀홀 카메라 모델을 사용하고, 카메라 캘리브레이션을 수행하며, 이미지 특징을 감지, 설명 및 매칭할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
### 강의 목표
– 3D 컴퓨터 비전의 기본 개념 이해
– 정적 및 동적 객체 감지 기술 습득
– 신경망을 활용한 시각 인식 기법 학습
### 강의 모듈
1. **기초 3D 컴퓨터 비전**: 카메라 모델 및 캘리브레이션, 단안 및 스테레오 비전 등 기본 개념을 설명합니다.
2. **시각 특징 – 감지, 설명 및 매칭**: 이미지 시퀀스를 통해 특징을 감지하고 추적하는 방법을 배웁니다.
3. **피드포워드 신경망**: 객체 감지 및 의미론적 분할 작업에 사용되는 최신 합성곱 신경망의 기본 개념을 소개합니다.
4. **2D 객체 감지**: 자율주행을 위한 주요 객체 감지 기법을 학습합니다.
5. **의미론적 분할**: 이미지 픽셀을 유용한 레이블과 연관 지어 드라이블 수 있는 표면을 확인하는 방법을 배웁니다.
6. **종합 – 드라이블 가능한 영역의 동적 객체 인식**: 충돌 경고 시스템 구현을 통해 실습을 진행합니다.
### 추천 이유
이 과정은 자율주행차 기술에 관심이 있는 모든 분들에게 추천합니다. 유용한 이론과 실제를 접목시킨 체계적 커리큘럼 덕분에 기본부터 심화까지 단계적으로 학습할 수 있습니다. 게다가, 프로젝트 중심의 학습 방식은 기초 이론을 실제 문제 해결에 접목시키는 데 큰 도움을 줍니다.
자율주행차의 앞날에 관심이 있으신 분이라면 꼭 수강해 보시기를 추천드리며, 이 과정이 여러분에게 큰 도움이 되기를 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/visual-perception-self-driving-cars