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    강좌소개
    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 
    수업계획서

    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

    미리보기

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공기초

    운영기관 웅진씽크빅(매치업)

    이수증 발급

    주차 8 주

    학습인정시간 11시간 30분 (07시간 53분)

    수강신청기간 26.06.01 ~ 26.12.31

    강좌운영기간 26.06.15 ~ 26.12.31

    전화번호 02-2075-1247

    자막언어 한국어

    강좌언어 한국어(ko)