딥러닝 심화: Vision 이상탐지

과제 배경

삼성전자 SW학부 교육생을 대상으로 컴퓨터비전 딥러닝을 제조 품질 검사에 적용하는 역량이 필요했습니다. 수강생은 개발 경험은 있으나 비전 이상탐지를 실제로 구현해 본 경험은 없는 상태였습니다.

교육 설계

불량 데이터가 거의 없는 제조 현장의 조건을 그대로 반영해, 정상 데이터만으로 이상을 탐지하는 기법을 중심으로 2일 집중 과정을 설계했습니다. 이론 설명을 최소화하고 실습과 즉시 피드백에 시간을 배분했습니다.

진행 과정

1. 1

   Day 1: 비전 딥러닝 모델의 구조를 이해하고, CNN 기반 분류·검출 모델을 직접 학습시키며 기초를 다집니다.

2. 2

   Day 2: 정상 데이터 중심의 이상탐지 기법을 적용하고, 성능을 끌어올리는 개선 과정까지 실습합니다.

성과 / 산출물

• 수강생 전원 비전 이상탐지 모델 학습·평가 실습 완료
• 2일차 강사 전문성 4.9, 학습자료 구성 4.9, 강의 전달력 4.7

수강생 후기