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	위키북스 데이터 사이언스(총56건) 실전! 프로젝트로 배우는 딥러닝 컴퓨터비전 : 영상분석 이론부터 엔비디아 젯슨 나노를 활용한 자율주행 실습까지     31,500원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 2 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     25,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 바이블 1 : 파이썬 기초부터 트랜스포머, BERT, GPT까지     37,800원 (10%↓) 파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습 : 실전 프로젝트와 최신 알고리즘을 통한 딥러닝 모델 개발     43,200원 (10%↓) 실전! 컴퓨터비전을 위한 머신러닝 : 텐서플로와 케라스를 활용한 머신러닝 기반 이미지 처리 완벽 가이드     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 : IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn 라이브러리를 활용한 데이터 과학과 머신러닝     34,200원 (10%↓) 파이썬 텍스트 마이닝 완벽 가이드 : 자연어 처리 기초부터 딥러닝 기반 BERT와 트랜스포머까지     27,000원 (10%↓) 데이터 분석가가 반드시 알아야 할 모든 것 : 파이썬 코드와 캐글 데이터셋으로 실습하는     34,200원 (10%↓) 모두를 위한 메타러닝 : PyTorch를 활용한 Few-shot 학습 모델과 빠른 강화학습 에이전트 만들기     23,400원 (10%↓) 파이썬 웹 스크레이핑 완벽 가이드 : 파이썬 기초문법부터 스트림릿을 이용한 웹 앱 제작과 카카오 API 활용까지     28,800원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 자동화 시스템 구축     25,200원 (10%↓) 차근차근 실습하며 배우는 파이토치 딥러닝 프로그래밍 : 파이썬부터 머신러닝 기초, 이미지 인식, 파인 튜닝까지     28,800원 (10%↓) 파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 다양한 게임을 제작하며 배우는 심층강화학습     25,200원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 : 다양한 캐글 예제와 함께 기초 알고리즘부터 최신 기법까지 배우는     36,000원 (10%↓) 파이썬을 이용한 딥러닝/강화학습 주식투자 : 파이토치와 케라스를 활용한 인공지능 퀀트 투자 시스템     27,000원 (10%↓) 텐서플로 2와 머신러닝으로 시작하는 자연어 처리 : 로지스틱 회귀부터 BERT와 GPT3까지     32,400원 (10%↓) 손에 잡히는 퀀트 투자 with 파이썬 : 파이썬을 활용한 금융 데이터 분석과 퀀트 투자 전략 검증     28,800원 (10%↓) AI 엔지니어를 위한 머신러닝 시스템 디자인 패턴     28,800원 (10%↓) 파이썬 데이터 클리닝 쿡북 : 파이썬과 판다스를 활용한 데이터 전처리     25,200원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 강화학습 원리와 알고리즘 : 딥러닝과 강화학습을 이해하기 위한 필수 수학 이론부터     27,000원 (10%↓) 데이터 해석학 입문 : 올바른 데이터 분석을 위한 의사결정 성공 방정식     24,300원 (10%↓) 돈 되는 파이썬 인공지능 프로그래밍 : 회사 매출을 올리는 AI 도입과 활용법     22,500원 (10%↓) 강화학습/심층강화학습 특강 : 파이썬 기초부터 AI 시스템 구축까지, 실습을 통해 배우는 인공지능 강좌     24,300원 (10%↓) 실무 프로젝트로 배우는 데이터 분석 with R : 업무에 곧바로 써먹는 R 실전 활용법     25,200원 (10%↓) C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 : 컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지     32,400원 (10%↓) 금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 : 파이썬으로 배우는 금융 머신러닝 알고리즘의 원리와 활용     31,500원 (10%↓) 카카오 아레나 데이터 경진대회 1등 노하우 : 상품 카테고리 분류와 브런치 글 개인화추천으로 배우는 데이터 분석 실무     24,300원 (10%↓) 데이터 애널리틱스 : 예제로 배우는 모델링 기법, 데이터 분석, 모델 구축 과정     31,500원 (10%↓) 파이썬 데이터 분석 실무 테크닉 100 : 100가지 예제로 배우는 데이터 가공, 머신러닝, 이미지/자연어 처리의 기술     23,400원 (10%↓) 나의 첫 머신러닝/딥러닝 : 파이썬으로 구현해보는 필수 머신러닝/딥러닝 알고리즘     23,400원 (10%↓) 수학으로 풀어보는 칼만필터 알고리즘 : 기초 이론부터 깊게 이해하고 응용 예제로 철저하게 배우는     28,800원 (10%↓) 파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 : 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능     25,200원 (10%↓) 실전! 텐서플로 2를 활용한 딥러닝 컴퓨터 비전 : 텐서플로 2.0과 케라스를 활용한 강력한 이미지 처리 애플리케이션 만들기     25,200원 (10%↓) 사물인터넷을 위한 인공지능 : 더 스마트한 IoT 시스템을 개발하기 위한 고급 머신러닝/딥러닝 기법     25,200원 (10%↓) 기초부터 시작하는 강화학습 신경망 알고리즘 : AI는 어떻게 게임을 할까     24,300원 (10%↓) 데이터 분석을 위한 파이썬 철저 입문 : 기초 문법부터 실무에 필요한 데이터 분석 기술까지 한 번에 배우는     25,200원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 인공지능의 핵심 원리를 이해하고 파이썬으로 구현해 보는     22,500원 (10%↓) XAI 설명 가능한 인공지능, 인공지능을 해부하다 : 블랙박스를 이해하고 시스템의 신뢰성을 높이기 위한     25,200원 (10%↓) 데이터 분석을 떠받치는 수학 : 엑셀과 수학, 통계로 배우는 데이터 과학의 기술     24,300원 (10%↓) 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 : 웹 크롤링과 스크레이핑부터 머신러닝ㆍ딥러닝까지 체계적으로 배우기     27,000원 (10%↓) 케라스로 구현하는 고급 딥러닝 알고리즘 : 딥러닝 기법, 오토인코더, GAN, 변분 오토인코더     25,200원 (10%↓) 엔지니어를 위한 선형대수 : 철저한 증명을 통해 깊고 확실하게 이해하는 선형대수학     22,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 크롤러 개발과 스크레이핑 입문 : 크롤러 설계와 개발부터 수집 데이터 분석과 운용까지     27,000원 (10%↓) 실전! Core ML을 활용한 머신러닝 iOS 앱 개발 : 인공지능을 활용한 객체 인식, 감정 탐지, 스타일 전이, 스케치 인식 구현     24,300원 (10%↓) 딥러닝 모델 설계를 떠받치는 기술 : 딥러닝이 안 풀릴 때 보는 케라스 해법 정리서     22,500원 (10%↓) 실전활용! 텐서플로 딥러닝 프로젝트 : 10가지 실무 프로젝트로 배우는 텐서플로와 딥러닝 알고리즘 100% 활용법     24,300원 (10%↓) 따라 하면서 배우는 유니티 ML-Agents : 유니티 머신러닝 에이전트를 이용한 딥러닝 강화학습     19,800원 (10%↓) 시작하세요! 데이터 분석 with R : R로 배우는 기초 통계와 데이터 분석 기법     25,200원 (10%↓) 크롤링 핵심 가이드 : 웹 사이트 크롤링을 위한 실전 테크닉     19,800원 (10%↓) 러닝! OpenCV 3 : OpenCV 라이브러리 창시자가 알려주는 컴퓨터 비전 완벽 가이드     52,200원 (10%↓) 애자일 데이터 과학 2.0 : 변화에 기민하게 반응하는 견고한 데이터 분석 애플리케이션 구축     25,200원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 데이터 과학 입문과 실습 : 소규모 데이터셋 처리부터 빅데이터 처리, 머신러닝, 시각화까지     24,300원 (10%↓) 기초 수학으로 이해하는 머신러닝 알고리즘 : 수학으로 풀어보는 머신러닝 알고리즘과 파이썬 머신러닝 프로그래밍     19,800원 (10%↓) 정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘     24,300원 (10%↓) 지능형 웹 알고리즘 : 지능형 웹 서비스 개발을 위한     22,500원 (10%↓) 리얼월드 머신러닝 : 생생한 현장의 실무 예제로 배우는     22,500원 (10%↓)

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• 이 책은 컴퓨터 비전 기초 이론을 비롯해 OpenCV에서 가장 많이 활용되는 기능들을 설명하고 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 찾는 방식을 다룹니다. 또한 C#과 파이썬이라는 두 가지 프로그래밍 언어로 구성돼 있어 C#이나 파이썬 개발자분들이 손쉽게 OpenCV를 배울 수 있는 영상처리 입문서입니다. 이 책에서는 OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 머신러닝/딥러닝 모듈을 비롯해 Tesseract-OCR과 텐서플로(TensorFlow) 등을 활용해 영상 처리 프로젝트까지 진행하고, 다양한 응용 방법을 제시합니다.
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• ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ C#과 파이썬용 OpenCV의 데이터 형식과 행렬 및 배열 연산 ◎ 이미지/동영상/카메라를 활용한 입출력과 결과 저장 ◎ 전처리 과정과 정보를 탐색하기 위한 이미지 변형 ◎ 유의미한 정보를 검출하기 위한 이미지 변환 ◎ 이미지에서 정보를 검출 및 인식 ◎ 객체 검출을 포함한 모션 추적 ◎ K-means, KNN, SVM 등의 머신러닝 알고리즘 적용 방법 ◎ 카페(Caffe), 다크넷(Darknet), 텐서플로 모델을 활용한 딥러닝 모듈 적용 방법 ◎ Tesseract-OCR과 C# OpenCvSharp4를 활용한 프로젝트 ◎ 텐서플로와 Python OpenCV4를 활용한 프로젝트
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• [1부] OpenCV 이론 ▣ 01장: 컴퓨터 비전의 이해 01. 컴퓨터 비전이란? ___영상 처리의 필요성 ___영상 처리의 한계점 ___데이터 변형 ___이미지 데이터 02. OpenCV란? ___OpenCV의 역사 03. 알고리즘 설계 ___문제 해결을 위한 선행 조건 ___하드웨어와 소프트웨어의 선택 ___시스템 설계 ___개발 규칙 04. 디지털 이미지 프로세싱 ___전처리 알고리즘 ___노이즈 및 디노이즈 ___특징 및 유사성 검출 05. 영상 처리 분야 ___영화 산업 ___의료 분야 ___이미지 번역 ___OpenCV의 활용 06. C# OpenCvSharp 설치 ___NuGet 패키지 설치 ___네이티브 래퍼(Native Wrapper) 적용 ___확장 네임스페이스 ___OpenCvSharp 사용하기 ___참고사항 07. Python OpenCV 설치 ___pip를 이용한 설치 ___IDE ___OpenCV 사용하기 ___참고사항 ▣ 02장: OpenCV 시작하기 01. 이미지 크기 ___이미지 크기 속성 ___OpenCV에서 이미지의 크기를 표현하는 방법 02. 정밀도 ___비트 표현 ___OpenCV 정밀도 표현법 03. 채널 ___색상 표현 ___OpenCV 채널 표현법 04. 관심 영역 05. 관심 채널 06. 히스토그...램 ▣ 03장: 데이터 타입과 연산 01. 기본 데이터 ___C# OpenCvSharp에서 사용되는 기본 데이터 타입 ___Python OpenCV에서 사용되는 기본 데이터 타입 02. Mat 데이터 ___조밀 행렬(dense matrix) ___Mat 클래스 - N차원 밀집 행렬 ___Mat 클래스 메모리 레이아웃 ___Mat 객체 생성 ___MatExpr 클래스 - 행렬 표현식 ___행렬의 개별 단위 요소에 접근하기 ___행렬의 블록 단위 요소에 접근하기 ___Mat 클래스 행렬 연산 ___그 밖의 행렬 메서드 ___희소 행렬 ___희소 행렬 생성 ___희소 행렬의 요소 할당 및 접근 ___Mat 클래스 - 관심 영역 ___Mat 클래스 - 관심 채널 03. Numpy 데이터 ___Numpy 행렬 ___ndarray 클래스 - N차원 배열 ___배열의 개별 단위 요소에 접근하기 ___배열의 블록 단위 요소에 접근하기 ___배열 차원 변형 ___배열 병합 및 분리 ___그 밖의 배열 함수 ___배열 연산 ___matrix 클래스 ___ndarray 클래스 - 관심 영역 ___ndarray 클래스 - 관심 채널 [02부] C# & 파이썬 함수 ▣ 04장: 기초 예제 01. 이미지 입력 02. 이미지 출력 ___마우스 콜백 03. 동영상 출력 ___FPS(Frame Per Second) 04. 카메라 출력 05. 이미지 연결 06. 도형 그리기 ___선형 타입 ___비트 시프트 ___직선 그리기 ___사각형 그리기 ___원 그리기 ___호 그리기 ___내부가 채워지지 않은 다각형 그리기 ___내부가 채워진 다각형 그리기 ___문자 그리기 07. 트랙 바 08. 결과 저장 ___이미지 저장 ___동영상 저장 ▣ 05장: 이미지 변형 01. 색상 공간 변환 02. HSV 색상 공간 03. 이진화 ___오츠 알고리즘 ___삼각형 알고리즘 ___적응형 이진화 알고리즘 04. 이미지 연산 ___덧셈 함수 ___뺄셈 함수 ___곱셈 함수 ___나눗셈 함수 ___최댓값 함수 ___최솟값 함수 ___최소/최대 위치 반환 함수 ___절댓값 함수 ___절댓값 차이 함수 ___비교 함수 ___선형 방정식 시스템의 해 찾기 함수 ___AND 연산 함수 ___OR 연산 함수 ___XOR 연산 함수 ___NOT 연산 함수 05. 흐림 효과 ___커널과 고정점 ___테두리 외삽법 ___단순 흐림 효과 ___박스 필터 흐림 효과 ___중간값 흐림 효과 ___가우시안 흐림 효과 ___양방향 필터 흐림 효과 ▣ 06장: 이미지 변환 01. 확대 & 축소 ___이미지 확대(Pyramid Up) ___이미지 축소(Pyramid Down) 02. 이미지 크기 조절 03. 대칭 & 회전 04. 기하학적 변환 ___아핀 변환 ___원근 변환 05. 모폴로지 변환 06. 모폴로지 연산 ___열림 연산 ___닫힘 연산 ___그레이디언트 연산 ___탑햇 연산 ___블랙햇 연산 ___히트미스 연산 ▣ 07장: 이미지 검출 01. 가장자리 검출 ___소벨 미분 ___샤르 필터 ___라플라시안 ___캐니 엣지 02. 윤곽선 검출 ___계층 구조 ___윤곽선 검출 ___윤곽선 그리기 03. 다각형 근사 ___윤곽선의 길이 계산 ___윤곽선의 면적 계산 ___윤곽선의 경계 사각형 ___윤곽선의 최소 면적 사각형 ___윤곽선의 최소 면적 원 ___윤곽선의 타원 피팅 ___윤곽선의 볼록 껍질 ___윤곽선의 볼록성 시험 ___윤곽선의 모멘트 04. 코너 검출 05. 직선 검출 06. 원 검출 ▣ 08장: 머신러닝 ___지도 학습 ___비지도 학습 01. K-평균 군집화 알고리즘 02. K-최근접 이웃 알고리즘 ___Fashion-MNIST ___K-최근접 이웃 알고리즘 적용 ___실제 데이터 평가 03. 서포트 벡터 머신 ___SVM 커널(Kernel) ___SVM 유형 ___서포트 벡터 머신 적용 ___HOG(Histograms of Oriented Gradients) 04. 심층 신경망 ___카페 ___다크넷 ___텐서플로 [3부] 실전 예제 ▣ 09장: C# - 명함 검출 01. 테서렉트 02. 각도 계산 03. 사각형 검출 04. 이미지 변환 05. 문자 인식 ▣ 10장: 파이썬 - 객체 검출 01. 텐서플로 02. 객체 검출 03. 정규 표현식 04. 객체 추적 05. 객체 인식 ▣ 부록A: 부록 _ 색상 코드표 ___스칼라 구조체의 색상 코드표 ▣ 부록B: 정규 표현식 ___메타 문자 목록 ___이스케이프 문자 목록 ___최소 매칭 목록 ___정규 표현식 함수 ___플래그 ___Match 객체의 메서드 ___Match 객체의 속성
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• 윤대희 [저]

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