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  • 가전산업 재직자 AI융합 혁신역량강화 교육

    AI전문인력으로의 직무전환 및 기술역량강화 교육

교육신청

스마트홈 IoT 가전기기 제어를 위한 객체인식 모델 구현

1회차
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과정소개
(온라인)딥러닝을 위한 프로그래밍 학습 및 모델 이해
(오프라인)스마트홈 IoT가전기기 제어를 위한 객체인식 모델 구현 및 서비스 활용
교육기간
2022-06-13 10:00 (월) ~ 2022-06-27 23:59 (월)
모집기간
2022-05-09 10:00 (월) ~ 2022-06-09 23:59 (목)
교육장소
온라인 비대면 실시간
교육정보

각종 산업에 인공지능 딥러닝 기술이 도입되어 활발히 활용되고 있다. 스마트홈/IoT가전산업 분야에서도
● 교육일정

- 온라인 : 2022.06.13~06.24(15hr, 33차시)
- 오프라인 : 2022.06.28~07.01(30hr, 4일)
 ※온라인 교육과정 80%이상 이수 시 자동 신청 연계

● 강사소개

- 이은경 교수 (온라인 교육 강사)
현) 호남대학교 미래자동차공학부 교수
전) LG전자 자율주행사업 Task 선임연구원
학력) 광주과학기술원 정보기전공학 박사

- 고지현 대표 (오프라인 교육 강사)
현) 이스토닉 대표
현) 디자인코딩 대표
전) LG CNS
강의) 천안시, 홍익대학교, 건국대학교 등 딥러닝 관련 강의 다수

● 온라인 교육소개

- 교육개요
각종 산업에 인공지능 딥러닝 기술이 도입되어 활발히 활용되고 있다. 스마트홈/IoT가전산업 분야에서도 딥러닝을 이용한 객체 인식 모델에 대한요구가 늘어나고 있다. 시대적 요구에 맞게 IoT가전산업에 근무하는 근로자들이 딥러닝 기반으로 제품을 개발하기 위해서는 인공지능에 대한 기초 지식이 있어야 한다. 딥러닝 기초지식을 학습하고 객체 인식 모델 구현을 위한 모델 학습, 생성, 테스트하는 기술을 습득하기 위하여 영상처리의 이해, 딥러닝 모델 교육을 실시하여 AI융합 제품 및 서비스 개발에 도움이 되고자 한다.

- 교육내용
◦ 딥러닝을 위한 파이썬 프로그래밍
◦ 기본 linux 명령의 이해
◦ 딥러닝 데이터 처리을 위한 유용한 툴(Numpy, Pandas, MatplotLib)
◦ 영상처리의 알고리즘 이해(Noise Reduction, Edge Detection, Hough Transform, Histogram)
◦ 딥러닝 모델 이해 (심층신경망, CNN, 전이학습, YOLO)

- 활용방안 및 기대효과
리눅스 명령어 학습을 통해 리눅스 환경 및 영상을 이용한 객체 인식의 개념을 이해하고 딥러닝을 이용한 객체 인식모델 설계, 학습 후 모델을 생성하고 테스트하는 방법 등 스마트홈 IoT가전기기 제어를 위한 딥러닝 기반 객체 인식 모델 방법과 관련된 실무적인 인력을 양성하여 빠르게 변화하는 IoT가전 제품개발 과정에 필요한 인공지능객체 인식 모델 구현 능력을 배양하여 AI융합 제품 및 서비스 개발에 활용

● 오프라인 교육소개

- 교육개요
◦ 가전 중소기업의 제품과 AI를 융합하여 지능형 제품으로 개발할 수 있도록 AI 기술 요소와 활용 방법을 습득할 수 있도록 제공한다.
◦ 영상 분야에서 많이 사용되는 AI 모델을 활용하는 방법과 상용화 API를 활용하여 인공지능 서비스의 핵심요소를 학습한다.
◦ Raspberry Pi 4 보드와 카메라 및 여러 센서 등을 활용하여 IoT 기기의 제어 및 실시간 영상 분류, 물체 탐지, 포즈 탐지를 실행하는 딥러닝 기술을 학습한다.
◦ 네이버 클라우드 플랫폼에서 딥러닝 모델을 학습시키고, 학습시킨 모델을 IoT 기기에 올려 적용하는 방법을 학습한다.
◦ 기업의 제품 개발에 적용할 수 있는 테스트 제품 개발 시나리오를 기반으로 개인별 프로젝트를 진행한다.

- 교육내용
◦ 딥러닝의 이해
◦ 텐서플로를 사용한 딥러닝 구현
◦ Raspberry Pi 4 소개, IoT 장치 구현 및 활용 실습
◦ Raspberry Pi 4를 사용한 실시간 영상 분류 / 물체 탐지 실습
◦ 네이버 클라우드의 인공지능 관련 서비스 소개 및 활용 실습
◦ 네이버 클라우드 플랫폼에서 영상 데이터 학습
◦ 개인 커스텀 데이터의 실시간 영상 분류 프로젝트

- 활용방안 및 기대효과
◦ 교육을 통해 습득한 지식을 활용하여 기존 자사 제품과 AI 융합에 필요한 기술을 습득하고 활용할 수 있다.
◦ 영상 분야의 AI 기술을 활용하기 위하여 딥러닝 지식과 구동방법을 습득할 수 있다.
◦ 임베디드 보드를 활용함으써 테스트 제품 개발에 직접 활용할 수 있다.
◦ 커스텀 데이터에 대한 학습과 활용 방법을 파악하여 제품 개발에 활용할 수있다.

● 상세자료