1장. 기본 개념과 도구1.1 이미지 처리와 컴퓨터 비전__1.1.1 이미지 처리란?__1.1.2 컴퓨터 비전이란?__1.1.3 이미지 처리와 컴퓨터 비전의 연관성1.2 필요한 도구들__1.2.1 파이썬 핵심 문법__1.2.2 OpenCV__1.2.3 텐서플로2장. 이미지 처리 기초2.1 이미지란?__2.1.1 디지털 이미지의 구조__2.1.2 색 공간 이해하기__2.1.3 이미지에서의 텐서 이해하기2.2 이미지 처리 기법__2.2.1 이미지 필터링__2.2.2 이미지 변환__2.2.3 주파수 도메인 기법__2.2.4 이미지 경계 검출3장. 인공지능과 이미지 처리3.1 딥러닝이란?__3.1.1 인공 신경망 기초__3.1.2 합성곱 신경망(CNN)__3.1.3 생성적 적대 신경망(GAN) 3.2 딥러닝을 활용한 이미지 처리__3.2.1 이미지 분류__3.2.2 객체 인식__3.2.3 스타일 전이4장. 이미지 분류4.1 구글넷과 레즈넷__4.1.1 초기 신경망 모델__4.1.2 구글넷__4.1.3 레즈넷4.2 최적화된 모델 살펴보기__4.2.1 레즈넷 이후의 모델들__4.2.2 이피션트넷4.3 비전 트랜스포머__4.3.1 트랜스포머__4.3.2 비전 트랜스포머5장. 객체 탐지5.1 two-stage detector__5.1.1 R-CNN __5.1.2 Fast R-CNN과 Faster R-CNN5.2 one-stage detector__5.2.1 YOLO__5.2.2 YOLO9000과 YOLO v3__5.2.3 EfficientDET 5.3 이미지 분할__5.3.1 FCN__5.3.2 U-Net__5.3.3 SAM6장. 이미지 생성6.1 이미지-이미지 변환__6.1.1 StarGAN 이전의 생성 모델__6.1.2 StarGAN과 다중 이미지-이미지 변환6.2 초고해상도와 스타일 제어__6.2.1 PGGAN__6.2.2 StyleGAN6.3 스테이블 디퓨전__6.3.1 디퓨전 모델__6.3.2 스테이블 디퓨전7장. 실제 사례 및 프로젝트7.1 건설 현장에서 활용하는 사례와 프로젝트__7.1.1 건설 현장에서 이미지 처리 활용__7.1.2 건설 현장에서의 이미지 분할 활용7.2 의료 분야에서 활용하는 사례와 프로젝트__7.2.1 합성곱 신경망을 활용한 엑스레이 영상 분류 모델__7.2.2 분류 작업에서의 다양한 평가지표__7.2.3 의료 인공지능과 설명 가능성부록 A. 코랩 사용하기 A.1 구글 코랩 사용법__A.1.1 코랩 시작하기__A.1.2 코랩의 기본 사용법__A.1.3 코랩과 깃허브 연동 방법