- 라즈베리파이와 파이썬을 사용하여 구글 Vision 시각 인식 및 어시스턴트 음성 인식의 사용을 학습한다.
- 시각 인식을 통해 다양한 이미지로부터 객체 감지 및 인식을 구현하고 장치 제어 방법도 학습한다.
- 시각 인식에 많이 사용하는 OpenCV를 활용한 이미지 감지 및 인식 방법도 함께 학습한다.
- 음성 인식을 통한 각종 센서 및 액츄에이터 제어에서부터 여러 장치들을 사용한 응용 시스템의 구현을 실습한다.
- 윈도우 환경의 쥬피터 랩에서 텐서 플로우와 파이썬을 사용하여 선형 회귀와 로지스틱 회귀, Softmax 분류, CNN 등 인공지능 기계학습의 기초를 학습하고 MINIST 숫자인식에 기계학습의 다양한 알고리즘을 적용함으로써 인식률을 개선하는 방법도 학습한다. ​

- 인공지능 Vision과 기계학습 교재
1장 인공지능 개요
2장 인공지능 분류 / 제품 구성 및 특징
3장 라즈베리 파이 개발 환경
4장 시각 인식과 구글 어시스턴트
5장 구글 Vision API를 활용한 시각 인식 1
6장 구글 Vision API를 활용한 시각 인식 2
7장 구글 Vision API를 활용한 시각 인식 3
8장 구글 Vision API를 활용한 시각 인식 4
9장 구글 Vision API를 활용한 시각 인식 5
10장 텐서플로우 개발 환경
11장 기계학습을 이용한 이미지 인식 1
12장 기계학습을 이용한 이미지 인식 2
13장 기계학습을 이용한 이미지 인식 3
14장 OpenCV 개발 환경
15장 OpenCV 활용 시각 인식 1

- 인공지능 음성 인식 및 기계학습 교재
1장 인공지능 개요
2장 인공지능 분류 / 제품 구성 및 특징
3장 라즈베리 파이 개발 환경
4장 음성 인식과 구글 어시스턴트
5장 음성 인식 장치 제어 1
6장 음성 인식 장치 제어 2
7장 음성 인식 센서 연동 1
8장 음성 인식 센서 연동 2
9장 음성 인식 시스템 설계
10장 기계 학습 개요
11장 기계 학습 개발 환경
12장 선형 회귀
13장 기계 학습 실용
14장 기계 학습과 특성
15장 로지스틱 회귀
16장 사물 인터넷 개요
17장 사물 인터넷 설계