[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. CNN(Convolutional Neural Network) – “GoogLeNet (part2)” 지난 호에서 구글의 GoogLeNet에 대하여 간단하게 살펴보았다. 그 동안 살펴본 LeNet-5, AlexNet, ZFNet 등은 그런대로 이해하는데 무리가 없을 것이라 생각되지만, 다소 괴상하게(?) 생긴 GoogLeNet은 왠지 부담스러울 것 같다. GoogLeNet에서는 망의 깊이 및 넓이가 모두 커지고, 중간에 분기되는 부분도 있고, “인셉션”이라는 생소한
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. CNN(Convolutional Neural Network) – “GoogLeNet (part2)” 지난 호에서 구글의 GoogLeNet에 대하여 간단하게 살펴보았다. 그 동안 살펴본 LeNet-5, AlexNet, ZFNet 등은 그런대로 이해하는데 무리가 없을 것이라 생각되지만, 다소 괴상하게(?) 생긴 GoogLeNet은 왠지 부담스러울 것 같다. GoogLeNet에서는 망의 깊이 및 넓이가 모두 커지고, 중간에 분기되는 부분도 있고, “인셉션”이라는 생소한
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