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    강좌소개



    이 강의는 컴퓨터비전 기반의 이상탐지 기술을 학습하여, 다양한 데이터와 시스템에서 이상 상태를 정확하게 감지할 수 있도록 돕습니다. 학생들은 최신 기술을 활용한 실습을 통해 실제 환경에서 이를 적용하는 방법을 배우게 됩니다.


    * 구성: 총 6주차 × 주차당 각 3차시

    * 개설: 순차적 개설 - 해당 주차일에 강의가 열리며, 지나간 강의는 언제든지 볼 수 있음

    * 평가점수 및 이수증 발급기준

    * 이수기준 : 총점 70점 이상 및 모든 동영상 출석

    구분퀴즈 6회평가(기말)합계
    점수60점40점100점
    수업계획서

    주차

    주차명(주제)

    차시

    차시명(학습내용)

    평가방법

    1

    컴퓨터비전 개요 및 이상탐지 기본

    1-1

    Introduction to Visual Anomaly Detection

    퀴즈

    1-2

    Essential Tools for Visual Anomaly Detection

    2

    전통적인 이상탐지 기법

    2-1

    Classical Visual Anomaly Detection (Traditional ML)

    퀴즈

    2-2

    Making Sense of High-Dimensional Image Features

    3

    기계학습을 활용한 이상탐지

    3-1

    The Power of CNNs for Images

    퀴즈

    3-2

    Autoencoders: A Core DL Tool for Anomaly Detection

    4

    딥러닝을 활용한 이상탐지

    4-1

    Generative Models for Visual Anomaly Detection

    퀴즈

    4-2

    Weakly Supervised Learning for Video Anomaly Detection

    5

    실습 : 이상탐지 모델 구현 및 평가 - 1

    5-1

    GAN을 이용한 이상탐지 

    퀴즈

    5-2

     VAE 기반 이상탐지

    6

    실습 : 이상탐지 모델 구현 및 평가 - 2

    6-1

    데이터셋 준비 및 모델 구축 

    퀴즈

    프로젝트 과제

    6-2

     모델 평가 및 결과 분석

    강좌운영진
    • 이장원 교수

      [프로필]


      Indiana University, Ph.D. in Informatics (Intelligent and Interactive Systems)
      現 성균관대학교, 소프트웨어대학, 실감미디어공학과, 조교수
      現 성균관대학교, 사범대학, 컴퓨터교육과, 조교수
      前 한국항공대학교, 항공전자정보공학부, 조교수
      前 ObjectVideo Labs at Alarm.com, Research Scientist
      前 NASA Jet Propulsion Laboratory, Research Intern
      前 Samsung Electronics, Software Engineer

    • 송인표 튜터

      [프로필]

      학습지원

      성균관대학교 실감미디어 공학과

      e-mail : inpyosong.deep@gmail.com

    • 진채은 튜터

      [프로필]

      기술지원

      성균관대학교 교육혁신팀

      e-mail : wlsco97@skku.edu


    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 -

    운영기관 성균관대학교

    이수증 발급

    주차 6 주

    학습인정시간 8시간 00분 (02시간 56분)

    수강신청기간 26.02.16 ~ 26.03.29

    강좌운영기간 26.02.23 ~ 26.04.05

    전화번호 031-290-5245

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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