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기술

개체 감지는 Computer Vision의 핵심 작업입니다. 컴퓨터가 너무 무거워서 휴대할 수 없었던 시절부터 엄청난 개발 역사를 가지고 있습니다. 개체 감지는 군사 응용 프로그램, 도시 계획 및 환경 관리와 같은 광범위한 응용 프로그램을 위한 진화 단계입니다. 그럼에도 불구하고 물체의 크기와 모양이 다르기 때문에 어려운 작업입니다.

이 과정은 이미 Coursera, Udemy, edX 등에서 기본 지식을 습득한 사람들과 기계 학습의 다른 영역에서 전문성을 확장하려는 사람들을 위한 학습의 다음 단계로 설계되었습니다. 이론과 실제 지식 사이의 격차를 좁혀 실제 프로젝트에 대비하고 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 마스터하고 코스 완료 후 몇 개월 이내에 더 나은 직업을 얻을 수 있습니다.

개발자가 개발자에게 작성하고 컴퓨터 비전 분야의 물체 감지 작업에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 이 과정의 주제는 최신 객체 감지 알고리즘 및 모델을 개발하는 과정을 안내하므로 컴퓨터 비전 작업에 딥 러닝 아키텍처를 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 이 분야에 대한 연구를 진행하고 보다 정확한 솔루션을 만드는 방법을 알아보세요. 코스의 주제에는 간단한 현지화 모델(좌표 및 마스크 기반), 단일 촬영 네트워크(Yolo, SSD) 및 지역 제안 네트워크(Faster RCNN, Mask RCNN)가 포함됩니다.