Ai 이미지 분석 전문가가 하는 일

데이터 전처리: 대규모 이미지 데이터셋을 수집하고 정제하는 작업. 이미지 품질을 향상시키기 위해 필터링, 크기 조정, 노이즈 제거 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

모델 개발 및 훈련: 딥 러닝 모델을 설계하고 구현하여 이미지 인식, 분류, 객체 감지 등의 작업을 수행합니다. TensorFlow, PyTorch 등의 프레임워크를 활용하여 모델을 훈련하고 최적화합니다.

특성 추출과 피쳐 엔지니어링: 이미지에서 유용한 특성을 추출하고, 이를 바탕으로 데이터를 특정 기준에 따라 분류하거나 예측하는 작업을 수행합니다.

실험 설계 및 결과 분석: 다양한 실험을 설계하여 모델의 성능을 개선하고, 결과를 분석하여 알고리즘의 정확성과 신뢰성을 평가합니다.

신경망 설계와 최적화: 최신 딥 러닝 아키텍처를 연구하고 적용하여 이미지 분석 성능을 최적화하는 작업을 수행합니다. 특히 CNN(Convolutional Neural Network)과 같은 이미지 처리에 특화된 네트워크를 설계하는 것이 포함될 수 있습니다.

응용 프로젝트: 의료 이미지 분석, 자율 주행 차량의 환경 인식, 보안 시스템에서의 사물 감지 등 다양한 응용 분야에서 AI 이미지 분석 기술을 적용하여 문제를 해결합니다.

연구 및 개발: 새로운 기술과 알고리즘을 연구하고 적용하여 분야의 선두에 서는 기술적 발전을 이끌어 갑니다. AI 이미지 분석 분야에서의 차별화된 기여를 목표로 합니다.