컴퓨터비전 및 영상처리 기초 역량 강화
- 선형대수학 : 연립 일차방정식, 행렬, 행렬식, 벡터, 벡터공간, 고유값과 고유벡터 선형변환, 복소벡터공간
- OpenCV활용 이미지 프로세싱 및 컴퓨터비전 기술 : 카메라 캘리브레이션 및 컴퓨터 비전에서의 Geometry(좌표계, Homogeneous Coordinates, 2D변환, omography보완, 3D변환 등)
기계학습
- 기계학습 기본 개념 : Logistic Classifier 및 Support Vector Machine의 이해, Decision Tree 기반의 분류기 이해
AI활용 응용 프로그램 개발 기초 역량 강화
- C / C++ : C언어 기반의 C++, 객체지향의 도입(클래스, 생성자 등), 객제지향의 전개(상속, 다형성, 다중상속 등), 객체지향의 완성(연산자 오버로딩, 템플릿, 예외처리등)
- 파이썬 : 파이썬 개요, 파이썬 인터프리터, 파이썬 스크립트파일, 넘파이, matplotlib
컴퓨터비전 및 영상처리 기초 역량 강화 실습
- MATLAB으로 배우는 선형 대수학 : MATLAB실습(벡터, 벡터공간, 고유값과 고유벡터 선형변환, 복소벡터공간)
- OpenCV활용 이미지 프로세싱 및 컴퓨터비전 기술 실무 : 카메라 캘리브레이션 및 컴퓨터비전에서의 Geometry(좌표계, Homogeneous Coordinates, 2D변환, Homog
raphy보완, 3D변환 등), 3차원 비전실습
기계학습 실습
- Boosting 기반 객체 인식 모듈 구현 실습 : Adaboost 및 Cascade Adaboost 알고리즘의 이해 및 활용, 특징 추출 및 학습, 객체 검출 및 추적
- Deep Learning : Neural Networks와 Deep Neural Network의 이해 및 활용, CNN(Convolution Neural Networks)의 이해 및 활용
- 소규모 프로젝트 : 기계학습 활용 차량 검출 및 보행자 검출 구현
임베디드 기반 커넥티드 카 실습
- V2X응용 및 CAN통신 실습 : 커넥티드 카 주요 구성 기술, CAN 통신 구현 및 실습(Board간 CAN 통신, PC-Board간 CAN통신 등), 차량 데이터 획득을 위한 CAN통신 분석 방법(DBC파일 / OBD 활용 방안 등), Cross Compile환경과 Sabre AI보드 아키텍처의 이해, Kalman Filter의 이해와 Kalman Filter를 이용한 차선 추적
- 소규모 프로젝트 : ADAS 차선이탈 경고, 전방추돌경보, 보행자 감지, 교통신호 인지차선 검출 모듈 구현 및 임베디드 시스템 포팅 등
AI활용 응용 프로그램 개발 기초 역량 강화 실습
- C / C++ : C언어 기반의 C++, 객체지향의 도입(클래스, 생성자 등), 객체지향의 전개(상속, 다형성, 다중상속 등), 객체지향의 완성(연산자 오버로딩, 템플릿, 예외처리 등)
- 파이썬 : 파이썬 설치, 파이썬 인터프리터, 파이썬 스크립트파일, 넘파이, matplotlib
신청방법 및 제출서류
■ 신분증
■ 구직등록확인 필증(워크넷)
■ 국기간 전략 산업 직종 훈련 동영상 시청 확인서(HRD)
■ 본인명의 농협/신한은행 통장(내일배움카드 카드 연계)
■ 증명사진 1매