인공신경망 딥러닝 알고리즘 구현과 실시간 객체 탐지

1장. 인공신경망과 딥러닝
1절. 개요
2절. 인공신경망의 구조
3절. 인공신경망 딥러닝 모델 구현

2장. 케라스를 이용한 딥러닝 구현
1절. 케라스
2절. 모델 저장하고 불러오기
3절. 콜백을 이용한 딥러닝 모델 관리 및 모니터링
4절. 케라스를 이용한 와인데이터 분류용 DNN 구현

3장. 인공신경망 모델 최적화
1절. 과적합(Overfitting)
2절. 경사 소실(Gradient Vanishing)
3절. 훈련 최적화

4장. 합성곱 신경망
1절. 합성곱 신경망
2절. 손글씨 숫자 인식을 위한 CNN 구현
3절. CNN 알고리즘
4절. 케라스의 모델
5절. ImageDataGenerator

5장. OpenCV와 분류 모델을 이용한 실시간 손글씨 숫자 인식
1절. OpenCV의 객체 추출
2절. 싸이킷런의 MLPClassifier를 이용한 구현
3절. 케라스 CNN을 이용한 손글씨 숫자 인식 구현

6장. 객체 탐지 개요
1절. 이미지 지역화
2절. 객체 탐지
3절. 객체 탐지 성능평가

7장. 객체 탐지 알고리즘
1절. 슬라이딩 윈도우
2절. Region Proposal 기법
3절. 1단 구조 객체 탐지
4절. Feature Pyramid Networks
5절. YOLOv3

8장. 실시간 객체 탐지
1절. 데이터 어노테이션
2절. 모델 만들고 학습시키기
3절. 실시간 객체 탐지