딥러닝 얼굴인식 기술을 활용한 개인화 서비스 만드는 방법ㅣ삼성전자 AI 엔지니어 출신 멘토님

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[📊 C주제 : 딥러닝을 활용한 얼굴 인식 개인화 서비스 만들기 프로젝트]
📌부제 : 삼성전자, LG전자 출신 ML 엔지니어와 함께하는 얼굴 인식 개인화 서비스
📌사용 데이터 : LFW (Labeled Faces in the Wild)
📌실습 환경 : Google Colab
📌학습 언어 : Python3
📌학습 내용
얼굴 인식은 모델 학습, 데이터 검정 및 유사도 검색 등 컴퓨터 비전에서 기초적이면서도 딥러닝의 기초 개념을 학습하는데 좋은 주제입니다. 이번 실습을 통해 공개된 데이터셋을 만져보는 것은 물론 직접 얼굴 이미지 데이터셋을 만들어보고 개개인을 식별하는 아주 간단한 서비스를 만들어 보겠습니다.
* 본 과정의 핵심 학습내용은 아래와 같습니다.
- 가장 많이 활용되는 딥러닝 프레임워크인 PyTorch에 빠르게 익숙해지기
- 이러한 프로젝트를 수행하는데 필요한 기초 AI 지식들 학습하기
- 실무와 유사하게 데이터셋을 만들어 보고 활용하는 방법 익히기
- 직접 모델을 학습해보고 추론해보기
- 데이터 유사도 측정을 배우고 실습해보기
위와 같은 과정을 통해 규모는 작아도 현업에서 수행하는 프로젝트와 매우 유사하게 공부하실 수 있습니다.
하지만 본 과정의 핵심은 내가 만든 모델의 정확도나 전체적인 결과물보다 어떤 일을 왜 이렇게 했는지 자신 있게 설명할 수 있게 끔 학습하는 것을 도와드리겠습니다.
📌필요 역량 : Python 기초 (함수와 클래스에 대한 이해), 꼼꼼함
👍 수강 추천대상 :
1. 코딩은 어느 정도 익숙하나 AI를 전혀 해보지 못하신 분
2. AI 면접에서 필요한 무기를 만들고 싶으신 분
3. 컴퓨터 비전에 관심이 있으신 분
🖐️ 수강 비추천대상 :
1. Python을 거의 다루지 못하시는 분
2. 이미 많은 AI 프로젝트를 수행해보신 분
3. 머신러닝에 관심이 없으신 분
🔖Syllabus
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[@mcodeM]

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- 카이스트+네카라쿠배 AI 현직자
- 대기업, 스타트업 데이터 분석가
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🗓 시작/진행 일정
* 총 7주, 14시간 과정 (매주 1회 2시간 수업)
✅ A 주제 - 이커머스 데이터 분석가 스터디 / 🆕신규주제
09.08 (일) - 오전 11시 시작
✅ B 주제 - 영상/이미지 분할 (컴퓨터 비전) 스터디 / 🆕신규주제
09.03 (화) - 오후 8시 시작

✅ C 주제 - 데이터 엔지니어 스터디 / 🆕 신규주제
09.05 (목) - 오후 8시 시작
✅ D 주제 - 신용카드 이상 거래 탐지 스터디 /🔥인기 주제 (6 기수 출강)
09.07 (토) - 오후 1시 시작

📋 수업방식
1) 온라인 줌 - 이론 수업/프로젝트 발표
- A주제 데이터 분석 스터디는 1주차에 오프라인 진행
- 오프라인 참석이 어려울 경우, 온라인 진행 가능 (해외 거주 학생도 다수 참여)
2) 매주 과제 제출 예정
3) 매 수업 녹화 강의 - 별도 제공
4) 디스코드 채널 통하여, 강의/프로젝트 관련 Q&A 가능
5) 모집인원
- 주제별 7 ~ 10명
- 신청자가 많을 경우 나중에 신청하신 분들은, 새로운 시간대로 제안 드릴 예정
📌수업결과
1) 딥러닝 / 컴퓨터 비전 / 데이터 엔지니어 / 데이터 분석 포트폴리오 생성
2) 수료증 발급
🏅프로젝트에 성실히 참여하고 결과물이 좋은 분들은 우수 수료증 별도 안대혀지급
[링크드인 "자격증/수료증"] 란에 게시 가능
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📌 실제 참여자가 완성한 프로젝트 결과물
colab.research.google.com/drive/1qBEBfZJC7OubDzrpq8R5sPGDERi5jYw_#scrollTo=58iemOH9BaBM
colab.research.google.com/drive/1oDqTi2E-6bFwbe4RNxgX-BE5HQCQDqVG#scrollTo=a2031ae8
colab.research.google.com/drive/1dKAHP7hX_EBQmpg-nSRV38Zmxrs9knXI?usp=sharing
colab.research.google.com/drive/1M393VJr8Qz0VKf2Rj3-7tNcf5UXDlQtA
github.com/ngoolglory/project/blob/47e7c7aa9382e4331b291f02e92f8a651f2307d7/meta_code_project/Fraud_Detecting_Original.ipyn