BEST

커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network

Name: 커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network
Price: 5500 KRW
Rating: 5 (30 reviews)

Deep Learning 전문 과정을 시작합니다! Advanced CNN들을 배우기 위한 첫 번째 강의입니다

(5.0) 수강평 30개

수강생 298명

공대형아(신경식)

인공신경망 딥러닝 머신러닝

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

Convolutional Neural Network
Deep Learning
Machine Learning
TensorFlow

Introduction to Deep Learning Series 📖

안녕하세요! [공대형아]가 만드는 Deep Learning 세계에 오신 걸 환영합니다 :)
Deep Learning은 태어난 지 얼마 안 된 학문인 만큼 아직 체계적인 교육과정이 잡히지 않았습니다.

물론 Deep Learning 관련 교육자료들은 상당히 많지만 여러분들이 실제 연구개발을 할 때는 이 교육자료들을 훨씬 벗어나서 스스로 학습해야 합니다. 대부분의 강의들은 전체 Deep Learning의 개념을 다루기 위해 다양한 개념들을 overview하는 형태로 이루어지기 때문입니다.

예를 들어볼까요? 보통 강의에서 "Residual Network"를 짧으면 몇십 분, 길어야 한 시간 동안 다룹니다. 이 강의를 듣고 여러분이 실제로 프로젝트를 진행하게 된다면 어떤 상황이 벌어질까요?
추가적인 자료들을 수없이 찾아보고, 시행착오를 겪으며 연구개발을 하게 됩니다.
이럴 때 Residual Network만 집중적으로 다루는 강의가 있다면 얼마나 좋을까요?

[공대형아]의 Deep Learning Series는 이런 분들을 위해 만들어졌습니다 🙉

위와 같이 Deep Learning 세계에 크고 작은 나라들이 있습니다. 이 Deep Learning Series를 통해 여러분들은 원하는 나라를 여행할 수 있습니다. 한 나라에서 오래 머물며 그 나라를 깊게 알 수도 있고, 여러 나라를 가볍게 여행할 수도 있습니다. 시간이 지나면 여러분들이 이 모든 나라를 잘 아는 전문가가 되어 있을 거라 기대합니다!

Introduction to the Course 😉

Deep learning 세계에서 convolutional neural network(이하 CNN)에 대한 이해는 필수적입니다. 그리고 CNN을 가장 확실하게 공부하는 방법은 성공적인 Network들의 아이디어를 이해하고 실제로 구현해보면서 이 Network들 하나하나를 확실하게 정복하는 것입니다.

본 과정은 이 Convolutional Neural Network이라는 나라에 입국하는 과정입니다. LeNet, AlexNet, ResNet과 같은 도시를 여행하기 위해선 이 입국과정을 거쳐야 하기 때문에 Deep Learning Series에서 다뤄지는 다양한 CNN들을 이해하기 위한 기초를 다집니다.

Let's Go 🛫

CNN 나라에 입국하는 과정에서 여러분들은 다음과 같은 여행 지침서를 받게 됩니다.

Related Lecture 👍

본 강의는 [TensorFlow 사용메뉴얼]과 병행하면 더욱 좋습니다. ➡ 링크

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

딥러닝 입문자
딥러닝을 전문적으로 배워보고 싶은 분
딥러닝의 특정 분야를 집중적으로 공부하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

Tensorflow[Tenworflow 사용메뉴얼 참고]
딥러닝 기초 지식

안녕하세요
입니다.

3,152

명

수강생

131

개

수강평

개

답변

5.0

점

강의 평점

개

강의

강의 이력

[멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정
[국립기상과학원] 2022년, 2023년, 2025년 기상 AI 부스트캠프
[삼성전기] 신입SW과정 전문반
[국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링
[국가과학기술인력개발원] R&D 전문과정 이러닝 컨텐츠 제작
[국가과학기술인력개발원] 박사후연구원 연구 데이터 시각화 과정
[원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정
[한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육
[SK m&service] 데이터 기반 의사결정
[한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy
[서울시 교육청] 신기술분야 연수
[KT] KT AI 역량향상 과정
[K-ICT] 데이터 안심구역 분석캠프
[경기도경제과학진흥원] 처음으로 배우는 비전 AI
[경기도경제과학진흥원] 파이썬 데이터 분석 입문
[서울과학기술원] AI 활용 심화교육
[서울대학교] AI 활용 역량강화 교육
[HD한국조선해양] AIC AI 연구직 역량 평가 개발
[멀티캠퍼스] 원리부터 구현까지, 머신러닝 핵심 알고리즘 마스터

[패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝
[패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z
[패스트캠퍼스] 바이트 디그리 Lv.2 Deep Learning Essentials
[패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차
[패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2

커리큘럼

전체

27개 ∙ (6시간 1분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. Introduction to the Course

1개 ∙ (6분)

1. Introduction to the Course
06:43

섹션 2. What's Convolutional Neural Networks?

3개 ∙ (48분)

2. Classic Classification Systems
15:18
3. Why Deep Learning?
15:41
4. What's Convolutional Neural Networks?
17:02

섹션 3. Convolution in Classic

5개 ∙ (1시간 4분)

5. Convolution and Correlation
18:55
6. Result of Convolution
12:06
7. Filterbank in Deep Learning
12:28
8. Convolution for Multi-channel Input
10:37
9. FC Layer vs Conv Layer
09:59

섹션 4. Convolutional Layers

5개 ∙ (1시간 14분)

섹션 5. Further Studies

1개 ∙ (9분)

섹션 6. Implementation of Convolutional Neural Networks

7개 ∙ (1시간 42분)

섹션 7. Appendix

5개 ∙ (55분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

전체

30개

5.0

30개의 수강평

sion923934
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
96% 수강 후 작성
Tôi rất thích nghe nó.
- asdfghjkl13551941
  지식공유자
  Tôi rất vui vì nó đã giúp! Chúng tôi sẽ cố gắng mang đến những bài giảng tốt hơn trong tương lai😃
youmyll9031
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
5
78% 수강 후 작성
Cảm ơn bạn, tôi chắc chắn đã học được những điều cơ bản về CNN!!
hanhyg
수강평 7
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
Nó đã giúp ích rất nhiều. Thật là cứng đầu!! Cảm ơn
passjay
수강평 6
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
Bạn giải thích một cách dễ hiểu và chi tiết. Đó là một bài giảng tốt.
mdh95147590
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
Độ dài mỗi bài giảng ngắn nên rất dễ nghe, thầy tận tình giải thích những điều tôi thắc mắc khi học CNN.

공대형아(신경식)님의 다른 강의

지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!

Học sâu của Shin Kyung-sik - Hồi quy tuyến tính dựa trên Gradient (2)

asdfghjkl13551941

Đây là bài giảng học cách triển khai mã thực tế bằng cách sử dụng các tính năng của PyTorch cho mã được triển khai trực tiếp trong Gradient-based Linear Regression (1). Ngoài ra, đây là bài giảng học lý thuyết về tính cần thiết, lý thuyết của tiền xử lý dữ liệu, tác động đến việc học tập và triển khai bằng mã thực tế.

입문

Deep Learning(DL), PyTorch, gradient-descent

Học sâu của Shin Kyung-sik - Hồi quy tuyến tính dựa trên Gradient (2)

asdfghjkl13551941

Hồi quy tuyến tính dựa trên Gradient của Shin Kyung-sik - Deep Learning (1)

asdfghjkl13551941

Đây là bài giảng giúp bạn hiểu hoàn toàn về quá trình huấn luyện mô hình deep learning đơn giản nhất bằng Gradient descent.

입문

Deep Learning(DL), gradient-descent, python3

Hồi quy tuyến tính dựa trên Gradient của Shin Kyung-sik - Deep Learning (1)

asdfghjkl13551941

[PY 0201] Python cấp độ 1 cho trí tuệ nhân tạo

asdfghjkl13551941

Đây là khóa học có nhiều bài luyện tập về ngữ pháp cơ bản của Python. Đây là khóa học thực hành thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với ngữ pháp Python.

입문

Python, AI

[PY 0201] Python cấp độ 1 cho trí tuệ nhân tạo

asdfghjkl13551941

[PY 0203] Cơ bản về gỡ lỗi

asdfghjkl13551941

Là buổi học thứ ba của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bạn sẽ học cách gỡ lỗi mã Python.

입문

Python, AI, debugging

[PY 0203] Cơ bản về gỡ lỗi

asdfghjkl13551941

[PY 0205] Python Level 4 cho Trí tuệ nhân tạo - Đối tượng và Lớp

asdfghjkl13551941

Đây là bài giảng thứ năm của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bài giảng này thực hành các bài tập ứng dụng được dùng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

초급

Python, AI

[PY 0205] Python Level 4 cho Trí tuệ nhân tạo - Đối tượng và Lớp

asdfghjkl13551941

[PY 0204] Python cấp 3 cho trí tuệ nhân tạo - Hàm

asdfghjkl13551941

Đây là bài giảng thứ tư trong loạt bài [Python cho trí tuệ nhân tạo]. Đây là bài giảng cung cấp các bài tập thực hành được sử dụng trong machine learning và deep learning cùng với ngữ pháp của Python.

입문

Python, AI

[PY 0204] Python cấp 3 cho trí tuệ nhân tạo - Hàm

asdfghjkl13551941

[PY 0202] Python Level 2 cho Trí tuệ nhân tạo

asdfghjkl13551941

Đây là khóa học thứ hai của series [Python dành cho Trí tuệ nhân tạo]. Đây là khóa học thực hành các bài tập thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

입문

Python, AI

[PY 0202] Python Level 2 cho Trí tuệ nhân tạo

asdfghjkl13551941

Mạng thần kinh sâu của Shin Kyung-sik - Gradient Descent

asdfghjkl13551941

Đây là khóa học tập trung vào việc học gradient descent - thuật toán học tập cốt lõi nhất của deep learning.

초급

Deep Learning(DL), gradient-descent, optimization-problem

Mạng thần kinh sâu của Shin Kyung-sik - Gradient Descent

asdfghjkl13551941

Mạng thần kinh sâu của Shin Kyung-sik - Gradients and PyTorch's Autograd

asdfghjkl13551941

Đây là khóa học để học các phương pháp vi phân cơ bản cần thiết để bắt đầu với deep learning và tính năng Autograd của PyTorch.

초급

Deep Learning(DL), Integral Differential, PyTorch

Mạng thần kinh sâu của Shin Kyung-sik - Gradients and PyTorch's Autograd

asdfghjkl13551941

[PL 0303] Python cho Trực quan hóa Dữ liệu - Lớp học Master Matplotlib

asdfghjkl13551941

Đây là một bài giảng về trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Matplotlib.

입문

Matplotlib, Python, AI

[PL 0303] Python cho Trực quan hóa Dữ liệu - Lớp học Master Matplotlib

asdfghjkl13551941

[PL 0302] Python cho thao tác dữ liệu - Lớp học nâng cao NumPy

asdfghjkl13551941

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

입문

Numpy, Python, AI

[PL 0302] Python cho thao tác dữ liệu - Lớp học nâng cao NumPy

asdfghjkl13551941

[PL 0301] Môi trường ảo Python và Anaconda

asdfghjkl13551941

Học khái niệm và cách thiết lập môi trường ảo.

입문

Anaconda

[PL 0301] Môi trường ảo Python và Anaconda

asdfghjkl13551941

Giải phóng nhân loại khỏi toán học (Đại số tuyến tính Phần I) - Hình học Vector

asdfghjkl13551941

Đây là bài giảng đầu tiên về đại số tuyến tính và là bài giảng về hiểu biết hình học về vectơ và các phép toán vectơ.

입문

Linear Algebra, algebra

Giải phóng nhân loại khỏi toán học (Đại số tuyến tính Phần I) - Hình học Vector

asdfghjkl13551941

Giải phóng nhân loại khỏi toán học (Giải tích Phần I) - Giải tích vi phân

asdfghjkl13551941

Giới hạn của hàm số, đạo hàm, đạo hàm, công thức đạo hàm, cách sử dụng đạo hàm

입문

Integral Differential

Giải phóng nhân loại khỏi toán học (Giải tích Phần I) - Giải tích vi phân

asdfghjkl13551941

Hướng dẫn LaTeX viết phương trình

asdfghjkl13551941

Đây là bài giảng về cách sử dụng LaTeX để viết công thức.

입문

LaTeX

Hướng dẫn LaTeX viết phương trình

asdfghjkl13551941

Giải phóng nhân loại khỏi toán học (Đại số cơ bản)

asdfghjkl13551941

Đây là bài giảng cô đọng các nội dung toán đã học ở bậc THCS và THPT. Bạn học những kiến thức và kỹ thuật toán học cần thiết với nhiều bài thực hành cho từng mục.

입문

algebra

Giải phóng nhân loại khỏi toán học (Đại số cơ bản)

asdfghjkl13551941

커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

Introduction to Deep Learning Series 📖

[공대형아]의 Deep Learning Series는 이런 분들을 위해 만들어졌습니다 🙉

Introduction to the Course 😉

Let's Go 🛫

Related Lecture 👍

이런 분들께 추천드려요

안녕하세요 .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}입니다.

강의 이력

커리큘럼

수강평

공대형아(신경식)님의 다른 강의

이런 분들께
추천드려요

안녕하세요
입니다.