MBC아카데미 컴퓨터학원

PROGRAMMING

심화과정-인공지능 YOLO기반 부트캠프

신청기간 2024.12.01까지 D-8
개강일 2024.12.02
교육기간 정규 2~3개월
수업구성 월~금 09:10 - 18:30

🌈 내일배움카드 잔액이 0원이어도 전액 무료
⭐ K-디지털 트레이닝 단기과정 (조별 실무 프로젝트)
⭐ 대기업 현역 개발자 5명 각 조별 프로젝트 멘토링
⭐ IT전공자, K-디지털 트레이닝 및 국가기간 개발자과정 수료자 등

내일배움카드 잔액 0원이여도, 수강할 수 있는 YOLO(You Only Look Once) 알고리즘을 직접 구현해볼 수 있는 기회! YOLO는 이미지나 비디오에서 객체를 실시간으로 탐지할 수 있도록 설계된 모델로, 자율주행, 보안 시스템, 스마트 도시와 같은 다양한 분야에서 필요로 합니다.

💡 왜 YOLO를 배워야 할까요?
빠르고 정확한 객체 탐지: YOLO는 고성능을 자랑하며 실시간 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.
산업 전반에서의 활용: 자율주행 차량, 스마트 보안 시스템, 무인 점포 등 다양한 응용 가능성!
AI 실무 역량 강화: 최신 기술 트렌드를 학습하며 데이터 사이언스 및 딥러닝 실력을 한층 더 높일 수 있습니다.

📚 학습 과정에서 얻을 수 있는 것:
YOLO 알고리즘의 이론적 기초와 구조 이해
데이터 준비 및 모델 학습: Python을 활용해 실무 환경에서 직접 객체 탐지 모델 학습
실전 프로젝트: 데이터셋을 기반으로 YOLO기법을 적용한 제조 공정 비전검사 활성화 프로젝트

강의 대상 이런 분들께 추천합니다!

IT전공자
K-디지털 트레이닝 및 국가기간 개발자과정 수료자 등
자바 파이썬등 개발 경험 있으신 분
YOLO 알고리즘에 관심 있으신 분

문제해결 능력을 갖춘
프로그래머가 될 수 있습니다.

컴퓨터 언어의 구조를 이해하고
코드를 읽을 수 있습니다.
원하는 기능을 코드를 활용하여
작성하고 구현할 수 있습니다.
오류가 발생한 부분을
찾고 해결할 수 있습니다.
소프트웨어 프로그래밍
전문가로 거듭납니다.

IT분야 일자리 통계

자료출처 : 잡코리아 2021 직무 산업별 채용공고 분석(2020 대비 상승률 %)

14%

의료·제약
18%

서비스
20%

판매·유통
26%

문화·예술
32%

제조·생산
34%

미디어·광고
37%

IT·정보통신

빠르게 변하는 고용시장에서도
높은 수요가 예상되는 프로그래밍 분야

인공지능과 자동화 기술이 다양한 분야의 산업군에 적용되면서 프로그래머는
IT 업체 뿐만 아닌 다양한 기업에서 필수 인력으로 떠오르고 있습니다.

취업 분야 아래 분야로 취업할 수 있습니다!

SI/SM개발업체 · 백엔드 개발자 · 서버 개발자 · 응용 SW개발자 · 자바 개발자 등

MBC아카데미 컴퓨터학원을 선택해야 하는 이유

나에게 맞는 단계별 수업 초보자를 위한 전문가 양성과정 &
스킬업을 위한 심화과정 모두 운영
실무 기반 프로젝트 수업 전체적인 실무의 흐름을 알 수 있는
프로젝트형 수업 진행
취업률을 높이는 취업시스템 취업 전문가의 코칭으로
동종 업계 취업률 평균 89.8%
실무자 세미나 & 특강 현업에서 일하는 실무자들의
특강을 통해 핵심 정보 습득

실무경력

8
년
강의경력

14
년

백견불여일타, 개념정립 후 무한반복 김대철 전임강사

주요경력사항: 이젠컴퓨터아카데미 강사; 더조은아트 컴퓨터학원 강사; 글로벌능력개발원; ㈜하늘정보; ㈜소넷그룹

자격사항: 정보처리기사; 직업상담사2급; 전자계산기조직운용기사; 기계설계산업기사; 컴퓨터활용능력1급; 직업훈련개발훈련교사 정보기술개발 2급; 직업훈련개발훈련교사 정보기술운영관리 3급; 직업훈련개발훈련교사 정보기술전략계획 3급; 직업훈련개발훈련교사 건축설계감리 3급; 직업훈련개발훈련교사 기계가공 3급; 직업훈련개발훈련교사 총무일반사무 3급; 직업훈련개발훈련교사 기계설계 3급

교육과정 상세내용

Step 1

Python 및 기본 라이브러리
- Python 프로그래밍 기초
- Numpy, Pandas, Matplotlib 등의 데이터 처리 및 시각화 라이브러리
Step 2

기초 머신러닝 및 딥러닝
- 머신러닝의 지도학습, 비지도학습, 분류와 회귀 개념
- 인공신경망과 CNN 등 딥러닝 기초 개념 학습
Step 3

YOLO 이론 학습
- 객체 탐지와 이미지 분류의 차이, 바운딩 박스 개념
- IoU, Precision, Recall 등 성능 지표 이해
- YOLO 아키텍처와 네트워크 구조 분석
- 앵커 박스, 그리드 셀, 손실 함수 등 학습 과정
Step 4

YOLO 모델 실습
- YOLO 모델 설치와 Darknet 설정
- TensorFlow/Keras 또는 PyTorch로 YOLO 구현
- 데이터셋 준비, 공공 데이터셋 사용법, 데이터 증강
- 데이터 어노테이션 도구 활용 및 모델 훈련
- 전이 학습과 하이퍼파라미터 튜닝
Step 5

YOLO 응용 및 고급 주제
- 실시간 객체 탐지 및 성능 최적화
- YOLO 모델의 확장과 커스터마이징
Step 6

비전검사를 활용한 팀프로젝트
- 데이터셋을 기반으로 YOLO기법을 적용한
- 제조 공정 비전검사 활성화 프로젝트