커피 한 잔으로 정복하는 LeNet
커피 한 잔으로 정복하는 LeNet
수강정보 11명의 수강생
5,500원
지식공유자 : 공대형아
16회 수업 · 총 3시간 52분 수업
기간 : 12개월동안 무제한 시청
수료증 : 발급 강의
수강 난이도 : 초급

이 강의는

Convolutional Neural Network의 시작! LeNet을 집중적으로 배워봅니다

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 😉

많은 Deep Learning 연구개발자들이, Convolutional Neural Network라는 나라에 가면 꼭 먼저 LeNet이라는 곳에 먼저 가보라고 합니다. 왜그럴까요?

LeNet은 CNN의 시작을 알리는 Network입니다. 즉, CNN의 건국일화를 들을 수 있고 지금의 Deep Learning 세계가 만들어진 배경을 알 수 있게 됩니다. 비록 지금 보기엔 작고 초라해 보일 수 있는 마을이지만, LeNet이라는 곳을 여행하며 이 나라의 전통과 문화를 배울 수 있는 최적의 여행지 입니다.! 

LeNet이 Deep Learning 세계의 토대를 만들기 전, 이 세상은 고통과 역경의 연속이었습니다. 그리고 image classification이라는 전쟁터에서 연구자들은 처들어오는 적에 맞는 최적의 도구를 개발하기 위해 부단히 노력했습니다.

이때 Yann LeCun이라는 분이 등장해 이렇게 말합니다.

너희들에게 어떤 적도 물리칠 수 있는 만능무기를 전해주겠노라

- Yann Lecun(1998)

이후 사람들은 이 만능무기를 개량하여 지금과 같은 Deep Learning 세계를 세우게 됐습니다. 여러분들은 이 LeNet이라는 작은 마을에서 이 만능무기의 핵심을 배우게 됩니다.


 Let's Go 🛫

여러분들은 가이드의 안내에 따라 먼저 Yann LeCun이 만능무기를 개발한 배경에 대해 배웁니다.

그리고 본격적으로 Yann LeCun이 남긴 고서 [Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition]을 저와 함께 읽어보며 Yann LeCun의 정신을 이어받을 수 있습니다.

LeCun, Yann, et al. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE 86.11 (1998): 2278-2324.

이후 여러분들은 직접 마을 대장간에서 이 LeNet이라는 만능무기를 제작해보며, 그 당시 얼마나 획기적인 개발이었는지 몸소 체험해봅니다.

그럼 같이 Yann LeCun이 만든 LeNet이라는 마을로 떠나봅시다!

이런 걸 배워요

  • Deep Learning
  • Convolutional Neural Networks
  • TensorFlow
  • LeNet

도움 되는 분들

  • 딥러닝 입문자
  • Convolutional Neural Network를 전문적으로 학습하시는 분

선수 지식

  • 딥러닝 기초 지식
  • Tensorflow[Tenworflow 사용메뉴얼 참고]
  • CNN 기초 지식[커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network 참고]

공개 일자

2020년 11월 09일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 11월 09일)

지식공유자 소개

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

아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️

교육과정

모두 펼치기 16 강의 3시간 52분
섹션 0. Introduction to LeNet
1 강의 15 : 23
섹션 1. LeNet Paper Reading
6 강의 97 : 03
lecture2-01 Paper Reading Section1-01
21 : 02
lecture2-02 Paper Reading Section1-02
20 : 06
lecture2-03 Paper Reading Section1-03
17 : 28
lecture2-04 Paper Reading Section2-01
17 : 15
lecture2-05 Paper Reading Section2-02
12 : 23
lecture2-06 Paper Reading Section3-01
08 : 49
섹션 2. LeNet Architecture and Implementation
4 강의 50 : 01
lecture3-01 LeNet Architectures
13 : 06
lecture3-02 LeNet Implementation with Sequential APIs
07 : 53
lecture3-03 LeNet Implementation with Model-subclassing
16 : 41
lecture3-04 Training LeNet5
12 : 21
섹션 3. Training Result and Test
1 강의 14 : 29
Training Result and Test
14 : 29
섹션 4. Appendix
4 강의 55 : 59
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
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