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교육개요
세그멘테이션의 원리를 깊이 이해하고 싶은 재직자들을 위한 이 과정은, 전통적 방법에서부터 최신 딥러닝 모델까지 세그멘테이션 기술의 전반을 실습 중심으로 다룹니다. 강의는 기본 개념 정립에서 시작하여, U-Net과 FCN 같은 신경망 모델을 직접 구현하고 최적화하는 방법을 배웁니다. 또한, 실제 의료 이미지나 자율 주행 데이터에 모델을 적용하는 고급 응용 사례까지 심도 있게 탐구합니다. 이 모든 과정을 통해, 참가자들은 세그멘테이션 프로젝트를 처음부터 끝까지 직접 수행하며 실무 능력을 한층 강화할 수 있습니다. 세그멘테이션 기술로 여러분의 업무와 연구에 새로운 시각을 제공할 준비를 지금 시작하세요. 전문성을 갖춘 여러분의 미래가 이 강의를 통해 현실로 이루어질 것입니다.
교육목표
세그멘테이션의 기본 원리부터 최신 딥러닝 모델을 활용한 실습까지 마스터하며, 다양한 분야에서 실제 문제 해결을 위한 응용 능력 개발할 수 있습니다.
강의내용
[Chapter1. 세그멘테이션 기초]
· 학습 목표
이미지 세그멘테이션의 기본 개념과 중요성을 이해합니다.
· 주요 내용
1. 세그멘테이션 정의와 응용 분야
2. 세그멘테이션과 분류, 객체 탐지의 차이
[Chapter2. 세그멘테이션 기법과 알고리즘]
· 학습 목표
다양한 세그멘테이션 기법과 알고리즘을 학습합니다.
· 주요 내용
1. 전통적 세그멘테이션 기법(예: 임계값 처리, 가장자리 감지)
2. 딥러닝 기반 세그멘테이션 기법(예: U-Net, FCN)
[Chapter3. 딥러닝을 활용한 세그멘테이션]
· 학습 목표
딥러닝 모델을 활용한 이미지 세그멘테이션 방법을 습득합니다.
· 주요 내용
1. U-Net, FCN 모델 아키텍처 및 작동 원리
2. 실습을 통한 모델 훈련과 평가
[Chapter4. 세그멘테이션의 최적화 및 응용]
· 학습 목표
세그멘테이션 모델 최적화 및 실제 문제에 적용합니다.
· 주요 내용
1. 성능 최적화 전략(데이터 증강, 전이 학습)
2. 의료, 자율 주행 등 특정 분야에의 세그멘테이션 적용 사례
[Chapter5. 세그멘테이션 프로젝트 실습]
· 학습 목표
실제 문제 해결을 위한 세그멘테이션 프로젝트를 수행합니다.
· 주요 내용
1. 프로젝트 기획 및 데이터 준비
2. 모델 구현, 훈련, 평가 및 배포