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      Course Introduction
      강좌소개
      • 이 과정은 컴퓨터 비전 AI 분야의 핵심 직무를 수행하기 위한 기초적인 기술을 배우는 것을 목표로 하고 있습니다. 본 과정에서 다루는 컴퓨터 비전이라는 분야는 디지털 이미지를 이해하고 처리하여 유용한 정보를 추출하는 분야로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 
      • OpenCV와 Python을 활용하여 이러한 기술을 이해하고 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 파이썬을 선정한 것은 인공지능 분야에서 많이 사용하는 언어이면서 상대적으로 쉽게 배울 수 있기 때문입니다.  OpenCV는 컴퓨터 비전 분야에 있어서 가장 많이 사용되고 많은 기능을 가지고 있는 라이브러리로 컴퓨터 비전에서는 중요한 라이브러리입니다. 컴퓨터 비전에 처음 입문하는 분을 위한 난이도로 진행합니다. 
      학습목표
      • 첫째, 이미지 처리 및 분석입니다. 픽셀 단위의 조작을 통해 이미지를 처리하고, 히스토그램을 사용하여 이미지를 분석하는 방법을 배우게 됩니다. 둘째, 이미지 개선 및 필터 활용입니다. 이미지 필터를 활용하여 이미지의 품질을 향상 시키고, 이미지를 수정하는 기하학적 변환 기술을 이해하고 적용 시켜 보게 됩니다. 
      • 마지막으로 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야 모델 사용입니다. 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야의 인공지능 모델을 이용하여 객체를 분류하고 인식하는 과정을 실습해 봅니다.
      강좌 운영일정
      • 수강신청기간: 2026.06.01 ~ 2026.12.31
      • 강좌운영기간: 2026.06.15 ~ 2026.12.31
      이수 및 평가기준
      • 평가 기준: 출석 (20%), 중간고사 (40%, 객관식 30문항), 기말고사 (40%, 객관식 30문항)
      • 이수 기준: 출석, 중간고사, 기말고사 합산하여 60% 이상 
      Syllabus

      주차

      주차명(주제)

      차시

      차시명(학습내용)

      1

      입력/출력 및 GUI

      1-1

      컴퓨터 비전과 디지털 영상 이해

      1-2

      컴퓨터 비전 작업을 위한 환경 구성

      1-3

      기본 이미지 처리 기술 이해

      2

      행렬, 색상, 필터

      1-1

      사용자 입력 및 관리

      1-2

      매트릭스 작업

      1-3

      이미지 변환

      3

      윤곽선 및 세그먼트

      1-1

      이미지 품질 개선

      1-2

      이미지 구성 요소 추출

      1-3

      이미지 분석 및 적용

      4

      중간평가

      1-1

      1-3주차 학습 정리 및 평가

      5

      객체 감지 및 기계 학습

      1-1

      객체 감지 기술

      1-2

      객체 추적

      1-3

      기술 활용 방법 및 사례

      6

      머신러닝 비전 처리

      1-1

      kNNSVM 기반 이미지 머신 러닝

      1-2

      딥러닝과 OpenCV에서의 사용

      7

      딥 러닝

      1-1

      컨볼루션 모델과 객체 인식 모델

      1-2

      딥러닝 모델 활용 분류 및 검출

      8

      기말평가

      1-1

      5-7주차 학습 정리 및 평가

      Preview

      Field Engineering (Computers & Communication)

      Difficulty intermediate

      Operating Institute WOONGJIN THINKBIG(Match up)

      Certificate Issuance

      Week 8 Week

      Learning recognition time 11Hour 30Minute (07Hour 53Minute)

      Course Registration Period 26.06.01 ~ 26.12.31

      Course Duration 26.06.15 ~ 26.12.31

      Phone Number 02-2075-1247

      Subtitle language 한국어

      Course language 한국어(ko)