Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/computer-vision-with-embedded-machine-learning
여러분, 컴퓨터 비전(CV)과 임베디드 머신러닝을 결합한 흥미로운 과정을 소개합니다. Coursera에서 제공되는 ‘Computer Vision with Embedded Machine Learning’은 디지털 이미지나 비디오에 의미를 할당하는 과정을 자동화하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 과정은 Edge Impulse, OpenMV, Seeed Studio와의 파트너십을 통해 이루어지며, 머신러닝 기술을 임베디드 시스템에 적용하는 방법을 배우게 됩니다.
### 과정 개요
이 과정은 다음과 같은 주요 모듈로 구성되어 있습니다:
1. **이미지 분류(Image Classification)**: 컴퓨터 비전의 기본 개념을 소개하고, 디지털 이미지의 생성 및 저장 방식에 대해 설명합니다. 신경망을 이용한 간단한 이미지 분류 프로젝트를 통해 이론을 실제로 적용해볼 수 있습니다.
2. **합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)**: CNN의 기본 내용을 배워서 더 강력한 이미지 분류 모델을 만드는 방법을 다룹니다. CNN의 내부 작동 방식을 이해하고 데이터 증강을 통해 훈련 데이터 세트를 확장하는 기법도 배웁니다. 마지막으로 나만의 CNN을 훈련하고 임베디드 시스템에 배포하는 기회를 제공합니다.
3. **객체 탐지(Object Detection)**: 객체 탐지의 기본 개념과 이미지 분류와의 차이점에 대해 설명합니다. 객체 탐지 성능을 측정하기 위한 수학적 원리 및 인기 있는 객체 탐지 모델을 배우고, 이러한 모델을 Edge Impulse에서 훈련시키는 과정을 경험하게 됩니다.
### 추천 이유
이 과정은 컴퓨터 비전 뿐만 아니라 머신러닝, 임베디드 시스템에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 특히, 실습 위주의 학습은 여러분이 이론을 실제 문제에 적용할 수 있도록 도와주며, 코딩 경험이 있는 분들께는 큰 도움이 될 것입니다. 만약 AI와 머신러닝의 발전에 관심이 있다면, 이 과정은 반드시 수강해 봐야 할 필수 코스입니다.
과정을 들으며 이러한 기술들을 배운 후, 나만의 프로젝트를 구상해보세요. 여러분도 컴퓨터가 세상을 이해하는 데 일조할 수 있습니다!
**마지막으로** 이 과정은 최신 기술을 다루며 이유를 알 수 없는 흥미로운 Problem-Solving 능력을 길러줄 것입니다. 여러분의 학습 여정에 이 과정이 도움이 되기를 바랍니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/computer-vision-with-embedded-machine-learning