길벗·이지톡

1장. 기본 개념과 도구

1.1 이미지 처리와 컴퓨터 비전

__1.1.1 이미지 처리란?

__1.1.2 컴퓨터 비전이란?

__1.1.3 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 연관성

1.2 필요한 도구들

__1.2.1 파이썬 핵심 문법

__1.2.2 OpenCV

__1.2.3 텐서플로

2장. 이미지 처리 기초

2.1 이미지란?

__2.1.1 디지털 이미지의 구조

__2.1.2 색 공간 이해하기

__2.1.3 이미지에서의 텐서 이해하기

2.2 이미지 처리 기법

__2.2.1 이미지 필터링

__2.2.2 이미지 변환

__2.2.3 주파수 도메인 기법

__2.2.4 이미지 경계 검출

3장. 인공지능과 이미지 처리

3.1 딥러닝이란?

__3.1.1 인공 신경망 기초

__3.1.2 합성곱 신경망(CNN)

__3.1.3 생성적 적대 신경망(GAN)

3.2 딥러닝을 활용한 이미지 처리

__3.2.1 이미지 분류

__3.2.2 객체 인식

__3.2.3 스타일 전이

4장. 이미지 분류

4.1 구글넷과 레즈넷

__4.1.1 초기 신경망 모델

__4.1.2 구글넷

__4.1.3 레즈넷

4.2 최적화된 모델 살펴보기

__4.2.1 레즈넷 이후의 모델들

__4.2.2 이피션트넷

4.3 비전 트랜스포머

__4.3.1 트랜스포머

__4.3.2 비전 트랜스포머

5장. 객체 탐지

5.1 two-stage detector

__5.1.1 R-CNN

__5.1.2 Fast R-CNN과 Faster R-CNN

5.2 one-stage detector

__5.2.1 YOLO

__5.2.2 YOLO9000과 YOLO v3

__5.2.3 EfficientDET

5.3 이미지 분할

__5.3.1 FCN

__5.3.2 U-Net

__5.3.3 SAM

6장. 이미지 생성

6.1 이미지-이미지 변환

__6.1.1 StarGAN 이전의 생성 모델

__6.1.2 StarGAN과 다중 이미지-이미지 변환

6.2 초고해상도와 스타일 제어

__6.2.1 PGGAN

__6.2.2 StyleGAN

6.3 스테이블 디퓨전

__6.3.1 디퓨전 모델

__6.3.2 스테이블 디퓨전

7장. 실제 사례 및 프로젝트

7.1 건설 현장에서 활용하는 사례와 프로젝트

__7.1.1 건설 현장에서 이미지 처리 활용

__7.1.2 건설 현장에서의 이미지 분할 활용

7.2 의료 분야에서 활용하는 사례와 프로젝트

__7.2.1 합성곱 신경망을 활용한 엑스레이 영상 분류 모델

__7.2.2 분류 작업에서의 다양한 평가지표

__7.2.3 의료 인공지능과 설명 가능성

부록 A. 코랩 사용하기

A.1 구글 코랩 사용법

__A.1.1 코랩 시작하기

__A.1.2 코랩의 기본 사용법

__A.1.3 코랩과 깃허브 연동 방법