| 주차 | 파트명 |
|---|---|
| 1 | 인공지능이란 무엇인가 |
| 인공지능과 데이터 | |
| 다양한 데이터 처리 기법 | |
| 데이터 증강 기법 | |
| 2 | Linear Algebra |
| Probabilities and Statistics | |
| Calculus | |
| Machine Learning | |
| Deep Learning | |
| 3 | Various Sensors for 3D Perception |
| Cameras | |
| LiDAR, Radar and Others | |
| 4 | Planar Geometry I |
| Planar Geometry II | |
| Proiettive Transformations I | |
| Proiettive Transformations II | |
| Image Rectification | |
| 5 | Camera Geometry I |
| Camera Geometry II | |
| Epipolar Geometry | |
| Fundamental Matrix | |
| 6 | Essential Matrix |
| Fundamental Matrix Estimation I | |
| Fundamental Matrix Estimation II | |
| Lens Distortions | |
| Sensor Calibration | |
| 7 | Object Detection |
| 2D Object Detection | |
| 2D Object Detection Datasets | |
| 3D Object Detection | |
| BEV Object Detection | |
| 온라인 중간고사 | |
| 8 | 3D Depth EstimationⅠ |
| 3D Depth EstimationⅡ | |
| 3D Depth EstimationⅢ | |
| 3D Depth EstimationⅣ | |
| 3D Depth EstimationⅤ | |
| 9 | 3D Depth EstimationⅥ |
| 3D Depth EstimationⅦ | |
| 3D Depth EstimationⅧ | |
| 3D Depth EstimationⅨ | |
| 3D Depth EstimationⅩ | |
| 10 | 3D ReconstructionⅠ |
| 3D ReconstructionⅡ | |
| 3D ReconstructionⅢ | |
| 3D ReconstructionⅣ | |
| 3D ReconstructionⅤ | |
| Interview : 현업 연구자 | |
| 11 | 3D LocalizationⅠ |
| 3D LocalizationⅡ | |
| 3D LocalizationⅢ | |
| 3D LocalizationⅣ | |
| 3D LocalizationⅤ | |
| 12 | 3D LocalizationⅥ |
| 3D LocalizationⅦ | |
| 3D LocalizationⅧ | |
| 3D LocalizationⅨ | |
| 3D LocalizationⅩ | |
| 13 | Other 3D PerceptionⅠ |
| Other 3D PerceptionⅡ | |
| Other 3D PerceptionⅢ | |
| Other 3D PerceptionⅣ | |
| Other 3D PerceptionⅤ | |
| 온라인 기말고사 | |
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3차원 인식을 위한 다중시점 기하학과 인공지능 종료 이수증
-
3차원 인식을 위한 다중시점 기하학과 인공지능
참여기관 목록
강좌소개
WELCOME :)
3차원 인식을 위한 다중시점 기하학과 인공지능 강좌에 오신 여러분들을 진심으로 환영합니다.
본 강좌는 3차원 인식 인공지능과 관련된 다양한 이론적 배경과 기초지식을 여러분에게 제공합니다.
본 강좌를 통해 최신 인공지능 기법과 자율주행, 로봇, 드론, 메타버스, VR, AR 등 다양한 분야의 3차원 인식 인공지능에 대해 이해하여 실세계에 응용할 수 있게 될 것입니다.
현업에서 종사하시는 연구원, 전문가 분들이나 관련 전공자들에게 유익한 강좌가 될 것이며 인공지능과 3차원 공간 인식에 관하여 관심있으신 분들께서도 천천히 들어보신다면 전문적인 내용이지만 해당 분야를 이해하는데 도움이 될 것입니다.
SYLLABUS
미리보기
강좌운영진
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박진선부산대학교 정보컴퓨터공학부 조교수
공학박사, 2021, 한국과학기술원
전공분야: 컴퓨터 비전, 머신러닝 -
부산대학교 에듀테크센터
부산대학교 K-MOOC 운영 전담부서 (T. 051-510-3843 / E-mail : pnumooc@pusan.ac.kr )
자주묻는질문
Q 이수기준이 어떻게 되나요?
A 총 60점 이상 획득 시 이수가능합니다.
(배분: 퀴즈 40%, 중간고사 30%, 기말고사 30%)
Q 이수증은 어떻게 발급되나요?
A 강좌종료 일시(2026년 6월 14일 23시 59분) 전에 주차별 퀴즈와 온라인 중간고사·기말고사에 응시하여 100점 만점에 총점 60점 이상의 점수를 취득하면 이수증을 발급 받을 수 있습니다. 강의가 종료되기 전에 이수 조건을 충족한다면 이수증을 발급 받을 수 있습니다.
Q 강의를 듣고 있었는데 ‘수강중인 강좌’ 목록에서 듣던 강의가 사라졌어요.
A 이수요건을 충족하거나 강의 운영 기간(2026년 6월 14일 23시 59분) 이후로는 수강 중이던 강의는 [내 강의실] - [종료한 강좌 수] 탭을 클릭하면 강의실 썸네일을 확인할 수 있고, 썸네일을 클릭하면 강의실에 입장할 수 있습니다.
기타·문의처
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