[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트

이 강의는 TensorFlow와 Keras를 사용하여 딥러닝 모델을 구축하고, 특히 컴퓨터 비전(Computer Vision)에 초점을 맞추며, 라즈베리파이를 활용한 실제 프로젝트를 진행하는 과정을 안내해주는 것으로 보입니다. 여기서는 YOLO(You Only Look Once)와 같은 인기 있는 비전 모델을 학습하고, 이를 Keras 프레임워크 내에서 실행해보는 경험을 제공합니다.

강의의 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 실전 중심의 학습: 이론만 배우는 것이 아니라, 실제로 프로젝트를 진행하면서 학습합니다.
2. 다양한 도구 활용: OpenCV, 파이썬, TensorFlow와 Keras 등의 주요 기술을 사용하여 학습합니다.
3. 라즈베리파이 연동: 실제로 라즈베리파이와 같은 IoT 장치를 연동하여 모델을 실제 환경에서 적용해보는 기회를 제공합니다.
4. 실습 강화: 이례적인 강의 외에도, 실습을 통해 학습 내용을 확장하고 실력을 향상시킬 수 있는 기회를 마련합니다.
5. 포괄적인 커리큘럼: 모두가 이해할 수 있도록, 복잡한 내용도 丁도 미지도 있게 설명하여 이해를 돕습니다.
6. 비전공자도 적합: 데이터 과학, 인공지능 등의 분야에 관심이 있고, 열정만 가져Do-It-Yourself(DIY)로 배우고자 하는 초보자부터 중급자까지 모두에게 유용한 내용을 제공합니다.
7. 특강형식의 추가 내용: 라즈베리파이와 파이어베이스 관련된 추가적인 정보를 제공하여, 학습자가 더 깊은 이해와 실용적인 기술을 습득할 수 있도록 돕습니다.

강의에 필요한 준비물은 다음과 같습니다:

• 라즈베리파이 보드: B+ 모델을 추천합니다.
• PiCamera: 라즈베리파이와 함께 작동하는 카메라.
• 개발 환경: 파이썬, TensorFlow & Keras를 설치한 PC나 노트북.
• 필요한 소프트웨어: OpenCV 등의 비전 처리 라이브러리.

이 강의는 참가자가 기초적인 프로그래밍 지식(예: 파이썬)과 인공지능에 대한 기본적인 이해를 가지고 있다면, 즉시 시작할 수 있으며, 학습자의 역량 수준에 따라 내용을 선택하거나 깊이 있게 탐구할 수 있는 유연한 커리큘를 제공합니다.