인공지능을 활용하는 분야에는 크게 컴퓨터비전, 자연어처리, 강화학습이 있습니다. 이 3개 분야는 어느덧 조금씩 우리 일상에 반영되어서 생활을 편리하게 해주는 서비스로 구현되고 있습니다. 최근에는 파이썬의 SweetViz(https://pypi.org/project/sweetviz/), Pandas-profiling (https://pypi.org/project/pandas-profiling/), DataPrep(https://pypi.org/project/dataprep/)을 활용한 탐색적 자료분석 (Exploratory Data Analytis - EDA) 자동화, 파이썬의 PyCaret(https://pycaret.org/)을 활용한 분류, 회귀, 시계열 분석, 이상탐지 등의 머신 러닝 자동화, Orange3(https://orangedatamining.com/)로 GUI 방식으로 쉽게 할 수 있는 데이터 분석 및 머신러닝 방법들이 존재합니다. 앞서 말한 인공지능 분야에서 특히, 컴퓨터비전 중 객체 감지에 대해서 알아보고자 합니다.
💁 세미나 안내
- 날짜 : 2022년 10월 27일 목요일
- 시간 : PM 9:00 ~ PM 9:50
- 장소 : 온라인
- 접속링크 : 실시간 라이브
🧑🏫 세미나 내용
- 연계 케라스 예제 : Train an Object Detection Model on Pascal VOC 2007 using KerasCV
- 1. Keras API 소개
- 2. 배경기술
- 3. 구현 과정 설명
- 4. 마무리
🧑🚀 연사 소개
- 김영하 | 잼팩토리 기술이사 및 지니공공아카데미 공동운영진
- 블로그 운영 : https://brunch.co.kr/@fermat39
✍ 세미나 신청하기
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✨ 주최/주관
- 주최 : 대덕특구 SPACE-S
- 주관 : 케라스 코리아 페이스북 그룹 운영진
- 운영 : 따뜻한 메이커 연구소, 인공지능팩토리
🗓 DLD 2022 전체 프로그램 소개
본 세미나는 DLD 2022 프로그램 중 하나입니다. 아래 링크에서 전체 프로그램인 케라스 실용 예제 및 개발 가이드를 확인해주세요.
[DLD 2022] 케라스 실용 예제 및 개발 가이드 컨퍼런스
🖼 썸네일 프롬프트 소개
본 태스크의 썸네일은 케라스 마스코트인 유니콘과 우주인 조합으로 스테이블 디퓨전 모델을 통해 만들어졌습니다. 이때 사용된 프롬프트는 아래와 같습니다.
a illustration of an astronaut riding a unicorn horse which has white horns, red hair and red tail by michael whelan and tomer hanuka, karol bak, full of details, by makoto shinkai and thomas kinkade, matte painting, trending on artstation and unreal engine