컴퓨터 비전에 딥러닝이 융합되면서 인간의 시각적인 인식 능력을 재현하는 인공지능 이미지인식 기술은 보는 것을 가능하게 만들고 있으며 이제 인식한 이미지에서 물체와 사람을 식별하고 3차원 도형의 구조를 추측하며 관계, 감정, 행동과 의도를 이해하게 되는 것으로서 최근들어 글로벌 IT기업들의 경쟁적 개발과 잇단 플랫폼 출시를 거듭하는 동안 급격히 진화되어 다양한 분야에서 우리의 삶 속으로 빠른 속도로 들어오고 있습니다.  

이러한 시기에 본 산업교육연구소에서는 인공지능 이미지인식 기술개요, 최적화 알고리즘 및 인공지능 얼굴인식, 물체인식 기술과 식별기 랜덤 포레스트에 의한 이미지인식 기술을 비롯하여 인공지능 시각기능 및 이미지인식 플랫폼 최신 기술동향과 도입전략뿐만 아니라 인공지능 이미지인식 기술기반 분야별 사례분석과 구축전략에 이르기까지 인공지능 이미지인식의 제반정보를 공유하는 "인공지능 이미지인식 핵심기술과 응용사례 및 도입전략 세미나"를 개최하고자 합니다.

트랙티가(Tractica), 프로스트앤설리반 등 각 글로벌 조사기관들에 따르면 지난해 세계 인공지능 시장은 이미지인식 기술이 지배하였으며 향후 5년 동안 가장 각광 받을 것으로 예상되고 있는 가운데 최근 마이크로소프트는 몇몇 기업을 대상으로 다른 서비스들의 '프리뷰'버전을 테스트하고 사진 속 사람의 얼굴 표정에서 감정을 분석, 분노와 경멸, 모욕, 공포, 행복, 슬픔, 놀람 등으로 분류하는 이미지 분석 도구 이모션 API를 발표하기도 하였습니다.

모쪼록 금번 세미나를 통하여 우리 앞에 다가온 인공지능 이미지인식 시대에 미래 발전전략과 신성장 신사업 기회를 모색하는 소중한 시간이 될 수 있도록 관계 되시는 분들의 많은 참여와 성원을 부탁드립니다.

■ 인공지능 이미지인식 제반 기술개요 및 최적화 알고리즘
   - 딥러닝(Deep Learning)
   - 회선신경망(CNN, Convolutional Neural Network)
   - CNN에 의한 이미지인식 기술

■ 인공지능 얼굴인식과 물체인식 기술 및 국소 특징량 통계적 학습방법 
   - Haar-like 특징과 얼굴인식
   - AdaBoost 알고리즘
   - HOG 특징 및 사람검색
   - 기타 이미지 국소 특징량

■ 랜덤 포레스트(Random Forest)에 의한 이미지인식 기술 
   - Ensemble 알고리즘 소개 
   - Random Forest 알고리즘 소개 
   - Random Forest를 이용한 응용 예 
   - Regression Forest 의한 회귀 
   - Regression Forest를 이용한 응용 예 

■ 인공지능 시각기능 및 이미지인식 플랫폼 최신 기술동향과 도입전략
   - IBM, 페이스북, 구글, 마이크로소프트, 바이두, DARPA Mind's Eye 등과 
     딥뷰(Deepview)포함 -

■ 인공지능 이미지 해석기술 기반 제조공정 무인 검사 솔루션 도입과 
   구축전략

■ 인공지능 이미지인식 기술기반 패션 및 커머스 사례분석과 구축전략

■ 인공지능 이미지인식 기술기반 보안 및 입출입 통제 사례분석과 구축전략

■ 인공지능 이미지인식 기술기반 의료진단 기술 사례분석과 구축전략

■ 인공지능 이미지인식 핵심기술 개발을 위한 딥러닝 플랫폼 활용 방안