https://youtube.com/playlist?list=PLW2RwdZfXkE87ujjK3eN9IbHfvQ5eTQPB&si=a0Yqgz0H3ebllxZ9 핵심 머신러닝 1 www.youtube.com 1강 [핵심 머신러닝] 머신러닝 및 인공지능 개요 (19:30) 인공지능은 인간의 지능적 행동(추론, 학습, 인식 등)을 기계가 수행하도록 만드는 넓은 개념입니다.머신러닝은 명시적으로 규칙을 프로그래밍하지 않고, 데이터로부터 패턴을 학습해 예측·판단을 수행하는 인공지능의 한 분야입니다.전통적인 프로그래밍은 “규칙 + 데이터 → 정답” 구조지만, 머신러닝은 “데이터 + 정답(레이블) → 규칙(모델)” 구조로 생각할 수 있습니다.머신러닝의 주요 과제는 수치예측(회귀), 범주예측(분류), 클러스터링..
이번 강의는 그래프 신경망(Graph Convolutions in Deep Learning)과 이에 필요한 수학적 배경, 그리고 실제 적용 예시에 대해 다룹니다.강의 목표 및 전체 구성오늘은 딥러닝에서 이미지, 텍스트처럼 구조가 정해진 데이터가 아니라, SNS, 분자 구조, 논문 인용 등 자유로운 ‘그래프’ 데이터를 어떻게 신경망으로 학습할 수 있는지 배우는 게 핵심이에요. 이를 위해 그래프 라플라시안, 그래프 신경망의 구조와 작동 방식, 그리고 실제 네트워크(논문 인용 네트워크)에서의 활용 예시를 살펴볼 거예요.1. 딥러닝과 데이터 구조의 한계- 기존 신경망(CNN, RNN 등)은 이미지나 문장처럼 ‘격자’(grid), ‘순서’(sequence)가 정해진 데이터에 최적화되어 있어요.- SNS처럼 정..
4강에서는 확률이론의 기초부터, 확률변수, 기대값과 분산, 그리고 확률분포(특히 정규분포)까지 다룹니다.강의 목표 및 전체 구성오늘은 흔히 말하는 “확률”이 뭔지, 어떻게 수학적으로 정의하고 계산하는지, 그리고 머신러닝에서 왜 중요한지 배우는 날이에요. 확률변수, 기대값, 분산, 공분산, 다양한 확률분포(특히 정규분포)의 의미와 실제 적용까지 따라갈 거예요. 1. 확률의 정의와 해석● 빈도주의적 확률 (Frequentist)- 어떤 시행을 수없이 반복할 때, 특정 결과가 일어나는 비율을 확률이라고 생각(동전을 많이 던질수록 앞/뒤 확률이 0.5에 가까워짐).● 베이즈적 확률 (Bayesian)- 확률을 ‘믿음의 정도’로 해석(예: 경기가 비길 확률에 대한 주관적 기대). 2. 확률 공간과 사건, ..
이번 3강에서는 미분의 정의와 규칙, 그리고 인공지능/머신러닝에서 미분이 어떻게 활용되는지 실제 예시(선형 회귀, 주성분 분석)로 다룹니다.강의 목표 및 주제 소개오늘은 함수의 미분이란 무엇인지, 다양한 미분 공식(선형성, 곱셈/나눗셈/합성 함수 규칙), 그리고 이것이 머신러닝 문제 - 특히 선형 회귀, PCA에서 어떻게 쓰이는지 알아보는 시간을 가질 거예요.1. 미분 가능성(Differentiability)과 정의정의:함수 f가 어떤 점 x 0 에서 미분가능하다는 건, 그 점에서의 접선의 기울기(변화량)가 한 값으로 딱 정해질 때를 말해요.수식으로는, 또는 입니다.기하학적 의미:(x 0 ,f(x 0))에서의 접선 기울기, 즉 순간 변화량(그래프상에서 얼마나 급하게 오르내리는지)을 보기 위한 거예요..
이번 두 번째 강의에서는 선형 변환, 행렬, 행렬식, 사영(Projection), 고유값과 고유벡터, 대각화, 그리고 대칭 행렬이라는 매우 중요한 주제들을 다룹니다. 전체 강의 목표 및 주제 소개오늘은 벡터공간의 성질을 더 깊이 파고들어서, 선형 변환(linear transformation)과 이것을 나타내는 행렬(matrix)의 개념, 행렬이 해주는 변환의 성질을 세밀하게 분석하는 다양한 도구들, 예를 들어 행렬식과 고유값, 그리고 이와 연결되는 대각화(Diagonalizability), 대칭행렬(Symmetric Matrices)까지 배울 거예요. 1. 선형 변환 (Linear Transformation)정의: 두 벡터공간 V, W 사이의 함수 f가 ‘선형’이라고 불리려면 반드시 두 가지 조건을..
여러분, 인공지능이나 기계학습처럼 데이터를 다루는 모든 수학의 기초에는 ‘벡터공간’이라는 개념이 있어요. 데이터를 숫자 덩어리(벡터)라고 생각하면, 그 덩어리가 어떻게 더해지고/곱해지는지, 그 안에서 규칙이 무엇인지 이해하는 것이 핵심이겠죠?오늘의 목표는 바로 이런 벡터공간에 들어가기 위한 준비운동―집합, 군, 체, 벡터공간, 마지막으로 유클리드 공간까지 하나씩 쌓아가는 거예요. 1. 집합(Set) – 수학의 가장 기본 단위● 집합이란?여러 개의 ‘서로 다른’ 대상을 한데 모아놓은 것을 집합이라고 해요. 예를 들어 {1, 2, 3}처럼요. 안에 들어간 각각의 것을 ‘원소’라고 불러요.● 집합 예시- 자연수 집합: {1, 2, 3, ...}- 정수 집합: {..., -2, -1, 0, 1, 2, ...
OpenGL과 OpenCV는 컴퓨터 그래픽스와 컴퓨터 비전 분야에서 각각 다른 목적으로 설계된 라이브러리입니다. OpenGL은 하드웨어 가속 렌더링에 특화되어 있고, OpenCV는 이미지 처리와 분석에 초점을 맞춥니다. 주요 목적OpenGL(Open Graphics Library)은 2D/3D 그래픽스 렌더링을 위한 저수준 API로, GPU를 활용해 실시간으로 삼각형, 텍스처, 셰이더 등을 그려냅니다.반면 OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 이미지/비디오 처리 알고리즘을 제공하며, 엣지 검출, 객체 인식, 머신러닝 같은 고수준 작업에 강합니다.결과적으로 OpenGL은 게임이나 시각화에, OpenCV는 로보틱스나 자율주행에 주로 쓰입니다. 기능 비교측면O..
디지털 영상처리 3주차 1강 디지털 영상처리 3주차 2강Binary: set Value when above ThresholdBinary_Inv: TURNC: Turn CTOZERO: To Zero (under threshold)TOZERO_INV: To Zero Inverse hsv[:,:,2]에서 2는 Value(명도/밝기) 채널을 가리켜요!hsv[:,:,0] → H (Hue, 색상) → 0~179hsv[:,:,1] → S (Saturation, 채도) → 0~255 hsv[:,:,2] → V (Value, 명도) → 0~255 디지털 영상처리 4주차 1강 디지털 영상처리 4주차 2강
[K-MOOC] 「영상처리」 강의와 함께 제공되는 PDF 강의자료는 디지털 영상처리를 처음 접하는 학습자도 부담 없이 따라갈 수 있도록 구성된 강의입니다. 영상의 기본 개념부터 픽셀, 그레이스케일, RGB·HSV 같은 색 공간까지 차근차근 짚어 주고, 교재에 나오는 예시와 그림을 강의자가 그대로 화면에 띄워 설명해 주기 때문에 슬라이드만 볼 때보다 훨씬 직관적으로 이해할 수 있습니다.이 강의는 히스토그램과 명암 대비 조정, 이진화와 적응형 스레숄딩, 컨볼루션과 블러·샤프닝 필터, 에지 검출처럼 디지털 영상처리의 핵심 주제들을 실제 이미지 예제와 함께 설명하며, OpenCV 코드 조각까지 곁들여 이론과 실습 사이를 자연스럽게 연결해 줍니다. 주차별로 PDF 강의노트가 잘 정리되어 있어, 영상을 보면서 필요..
[디지털영상처리 | Digital Image Processing] - 디지털 영상처리 | Digital Image Processing - Rafael C. Gonzalez , Richard E. Woods 저자(글) · 김성호 , 전광길 , 정진우 번역 디지털 영상처리 | Digital Image Processing - Rafael C. Gonzalez , Richard E. Woods 저자(글) · 김성호 , 전광길 ,이 책은 디지털 영상처리에 대해 다룬 도서입니다. 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다. 1장 소개2장 디지털 영상의 기초3장 밝기 변환과 공간 필터링4장 주파수 도메인 필터링5장inner-game.tistory.com
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이 책은 디지털 영상처리에 대해 다룬 도서입니다. 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다. 1장. 소개[디지털영상처리 | Digital Image Processing] - 디지털 영상처리 1장. 소개 | Digital Image Processing 디지털 영상처리 1장. 소개 | Digital Image Processing[디지털영상처리 | Digital Image Processing] - 디지털 영상처리 | Digital Image Processing - Rafael C. Gonzalez , Richard E. Woods 저자(글) · 김성호 , 전광길 , 정진우 번역 디지털 영상처리 | Digital Image Processing - Rafaeinner-game.tistory.com..
파인튜닝은 이미 훈련된 AI 모델을 특정 작업에 맞게 최적화하는 핵심 기법입니다. 머신러닝 연구자나 개발자에게 필수적인 이 방법에 대해 간단히 알아보겠습니다. 파인튜닝이란?파인튜닝(Fine-Tuning)은 대규모 데이터로 사전 학습된(pre-trained) 모델을 새로운 도메인이나 작업에 적합하게 미세 조정하는 과정입니다. 전체 모델을 처음부터 다시 훈련하는 대신 기존 지식을 활용해 효율적으로 성능을 끌어올립니다.대표적으로 이미지 분류나 자연어 처리에서 ImageNet이나 BERT 같은 베이스 모델을 사용합니다. 왜 파인튜닝을 사용할까?- 데이터 부족 문제 해결: 소량의 레이블링 데이터로도 높은 성능 달성.- 계산 자원 절약: 전체 학습 대비 시간과 비용이 10~100배 적음.- 도메인 적응: 의료 영..
디지털 이미지 프로세싱은 컴퓨터를 이용해 디지털 이미지를 향상, 복원, 분석하는 기술로, 머신러닝과 컴퓨터 그래픽스 분야에서 필수적입니다.디지털 이미지 프로세싱(DIP)은 AI(특히 딥러닝)로 완전히 대체되지 않습니다. 오히려 DL이 DIP의 전처리·후처리 기반으로 작동하며, 2026년에도 엣지 디바이스나 해석 가능성 필요한 분야에서 필수적입니다. 딥러닝이나 인공지능은 대량 데이터 학습에 강하지만, 히스토그램 평활화 / Sobel 에지 검출 같은 DIP 기법은 저자원 환경(임베디드, 실시간)이나 데이터 부족 시 우수합니다. 딥러닝의 입력 전처리로 사용되어 정확도 향상에 기여합니다.미래 트렌드: 2026 AI 이미지 도구(Flypix 등)도 전통 DIP와 융합 – 엣지 컴퓨팅, 규제 준수(이미지 진위 판별..
[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/Julia] - Julia 프로그래밍 - 언어 및 강의 소개 Julia 프로그래밍 - 언어 및 강의 소개Julia 프로그래밍 언어줄리아(Julia)는 고성능의 수치 해석 및 계산과학의 필요 사항을 만족시키면서 일반 목적 프로그래밍에도 효과적으로 사용될 수 있도록 설계된 고급 동적 프로그래밍 언어이inner-game.tistory.com [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/Julia] - Julia 프로그래밍 - Julia 설치 Julia 프로그래밍 - Julia 설치이전 글[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/Julia] - Julia 프로그래밍 - 언어 및 강의 소개 Julia 프로그래밍 - 언어 및 강의 소개Julia 프로그래밍 언어줄리아(Julia)는 고성능의 수치 해석 및..
[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/Julia] - Julia 프로그래밍 강의소개 - 언어 및 강의 소개 Julia 프로그래밍 - 언어 및 강의 소개Julia 프로그래밍 언어줄리아(Julia)는 고성능의 수치 해석 및 계산과학의 필요 사항을 만족시키면서 일반 목적 프로그래밍에도 효과적으로 사용될 수 있도록 설계된 고급 동적 프로그래밍 언어이inner-game.tistory.com 이전 강의[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/Julia] - Julia 프로그래밍 0강 - Julia 설치 | 줄리아 Julia 프로그래밍 - Julia 설치 | 줄리아이전 글[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/Julia] - Julia 프로그래밍 - 언어 및 강의 소개 Julia 프로그래밍 - 언어 및 강의 소개Julia 프로그래밍 언..
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Julia 프로그래밍 언어줄리아(Julia)는 고성능의 수치 해석 및 계산과학의 필요 사항을 만족시키면서 일반 목적 프로그래밍에도 효과적으로 사용될 수 있도록 설계된 고급 동적 프로그래밍 언어입니다. - 출처: 위키백과 조금 더 자세한 한국어 정보는 나무위키(https://namu.wiki/w/Julia)에서 볼수있고,자세한 영문 정보는 (https://en.wikipedia.org/wiki/Julia_(programming_language)) 여기에서 볼 수 있습니다. 2025년 현재 TIOBE에서 줄리아의 순위는 30위 이며, 2022년 보다는 순위가 낮아졌습니다. 간단하게는 MIT에서 만든 언어이며, 현재 아래의 대학들에서 가르치고 있다고 합니다. 대학명과목명 혹은 분야비고AGH Univers..