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BEST 데이터 사이언스 인공지능
커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network
(5.0)
14개의 수강평 ∙ 131명의 수강생

5,500원

지식공유자 : 공대형아
총 27개 수업˙총 6시간 1분
12개월 동안 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
내 목록 추가 178 공유
초급자를 위해 준비한
[인공지능] 강의입니다.

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

✍️
이런 걸
배워요!
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. ➡ https://inf.run/Npup

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
딥러닝 입문자
딥러닝을 전문적으로 배워보고 싶은 분
딥러닝의 특정 분야를 집중적으로 공부하고 싶은 분
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필요한가요?
Tensorflow[Tenworflow 사용메뉴얼 참고]
딥러닝 기초 지식

안녕하세요
공대형아 입니다.
공대형아의 썸네일

강의이력

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강사
  • [Youtube] Shin’s Lab 운영(신호처리, 수학, 머신러닝, 딥러닝 강의)
  • 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍 및 머신러닝 레슨
  • [커텍츠 재단] 커텍츠 마스터
  • Edwith 교수자
  • [광운대학교] 파이썬 및 영상처리 세미나 리더
커리큘럼 총 27 개 ˙ 6시간 1분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Introduction to the Course
섹션 2. Convolution in Classic
Convolution and Correlation 18:55
Result of Convolution 12:06
Filterbank in Deep Learning 12:28
Convolution for Multi-channel Input 10:37
FC Layer vs Conv Layer 09:59
섹션 3. Convolutional Layers
Padding and Strides 14:23
Sub-sampling Layers 16:56
Convonlutional Neural Networks Review 16:28
Related Calculations 14:51
Related Calculations(Exercises) 12:18
섹션 4. Further Studies
Convolution Matrix 09:38
섹션 5. Implementation of Convolutional Neural Networks
ConvNet APIs 06:52
Convolution Implementation 15:55
Conv and Pooling Layer 19:15
Flatten and Dense Layer 11:00
Various Implmentations of CNN 18:51
Utility Functions for Image Classification 08:51
MNIST Classificaiton with CNN 21:25
섹션 6. Appendix
Utility Functions - learning_env_setting1 16:51
Utility Functions - learning_env_setting2 17:16
Utility Functions - 3 More Utils 09:42
Utility Functions - cp_utils 12:10
-
강의 게시일 : 2020년 11월 05일 (마지막 업데이트일 : 2020년 11월 05일)
수강평 총 14개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
5.0
14개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
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Brotherhoon88 thumbnail
매우 양질의 강의입니다 Conv와 Corr의 차이는 대학원 수업에서도 모호했는데 확실이 이해가 가내요.
2021-06-08
유상철 thumbnail
CNN과 tensorflow에 대한 기본기를 다질 수 있는 수업이었습니다. 공대형아님의 다른 수업도 기대가 됩니다.
2021-05-24
stoneseller thumbnail
커피 한잔의 가격보다 더 가치있는 강의입니다!
2021-05-24
yschoigreat thumbnail
기존에 다른 강의도 들오 보았지만 Why에 대한 설명이 조금 부족해서 마음속으로 약간 암기과목 같은 느낌이 있었습니다. 그러다가 Fast Campus에서 강사님의 강의를 듣고 배움점이 많았는데 좋은 강의들이 많이 생겼네요. CNN 역시 강사님의 Why를 남기지 않고 잘 설명해 주셔서 가슴이 시원합니다. 앞으로도 좋은 강의 부탁드리고 계속 시리즈 만들어 주세요.
2021-03-30
지식공유자공대형아
도움이 돼서 다행이네요~! 앞으로 저도 열심히 공부하고 좋은 강의 준비하겠습니다 :)
2021-03-31
jamesjuwon thumbnail
커피 한 잔 값으로 아주 좋은 강의 잘 들었습니다. 계획하신 강의가 더 있으신 듯한데 앞으로도 좋은 강의 기대하겠습니다.
2021-05-12

5,500원

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지식공유자 : 공대형아
총 27개 수업˙총 6시간 1분
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