우리 같이 입어요! 인프런 후드티 💛
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추석 앵콜 할인 20% 중(D-1)
데이터 사이언스 인공지능
YOLO 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0
(4.6)
16개의 수강평 ∙ 172명의 수강생
20% 99,000원 79,200원

월 15,840원

5개월 할부 시
지식공유자 : AISchool
총 30개 수업˙총 3시간 37분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 초급 중급이상 대상
이 강의는 멘토링 신청이 가능합니다.
멘토링은 수강 신청과 별개로 운영되며, 수강생이 아니어도 신청할 수 있습니다.
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중급자를 위해 준비한
[인공지능] 강의입니다.

YOLO(You Only Look Once) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
딥러닝 논문 읽는 법
딥러닝 논문 구현하는 법
YOLO 모델 구조에 대한 디테일한 이해
Object Detection 문제영역에 대한 배경지식
TensorFlow 2.0을 이용한 코드 작성법

딥러닝 연구자 필수 소양, 최신 논문 구현 능력!
YOLO 구현과 함께 익혀보세요 😀

최신 논문 구현, YOLO로 함께!

많은 기업들에서 딥러닝 연구자를 채용할때 최신 논문을 직접 구현해본 경험을 우대하고 있습니다. YOLO(You Only Look Once) 논문을 직접 구현해보면서 최신 논문 구현 경험을 익혀보세요.

YOLO 논문으로 구조 파악 + TensorFlow 2.0으로 직접 구현까지!

YOLO 논문을 함께 읽으며 YOLO 구조를 완벽하게 파악한 뒤✍️,
TensorFlow 2.0을 이용해서 YOLO를 직접 구현해봅시다.👨🏻‍💻

YOLO 논문(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)을 같이 읽고, YOLO 모델을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해봅니다. 또한 구현한 YOLO 모델을 이용한 Cat Detector를 만들어 봅니다.

✅ 선수 강의 

👋 본 강의는 TensorFlow 2.0과 딥러닝 기초에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

딥러닝 핵심 이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
딥러닝 논문을 읽고 구현하는 능력을 기르고 싶은 분
딥러닝 연구 관련 직종으로 취업을 원하시는 분
인공지능/딥러닝 관련 연구를 진행하고 싶은 분
인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
Python 사용경험
선수강의 [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 수강경험

안녕하세요
AISchool 입니다.
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커리큘럼 총 30 개 ˙ 3시간 37분의 수업
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섹션 0. 강의 소개
섹션 1. 강의 슬라이드 다운로드
강의 슬라이드 다운로드
섹션 2. Object Detection 문제영역 소개
Object Detection 문제영역 소개 미리보기 05:24 Object Detection Metric - IoU, mAP 미리보기 12:51
Object Detection Datasets – Pascal VOC, MS COCO, KITTI, Open Images 06:30
섹션 3. YOLO Overview
YOLO 모델 리뷰 미리보기 13:19
Non-Maximum Suppression (NMS) 06:34
섹션 4. 딥러닝 논문 읽는 법
섹션 5. YOLO(You Only Look Once) 논문 리뷰
YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection) 논문 다운로드 01:07
YOLO 논문 리뷰 - Abstract 06:36
YOLO 논문 리뷰 - Conclusion & Introduction 12:53
YOLO 논문 리뷰 - Unified Detection 05:31
YOLO 논문 리뷰 - Network Design 05:02
YOLO 논문 리뷰 - Loss 미리보기 13:09
YOLO 논문 리뷰 - Training 02:27
섹션 6. 강의에서 사용하는 소스코드 다운로드
강의에서 사용하는 소스코드 다운로드 01:06
섹션 7. TensorFlow 2.0을 이용한 YOLO 논문 구현
딥러닝 논문 구현방법 개요 미리보기 03:59
loss.py - coord_loss 23:07
loss.py - object_loss, noobject_loss, class_loss 07:47
dataset.py 10:38
utils.py 08:01
model.py 06:52
train.py - 라이브러리 import & flags 지정 08:58
train.py - YOLO 설정값 & Loss Function coefficient 지정 04:03
train.py - tensorflow_datasets 라이브러리를 이용해서 Pascal VOC cat dataset 불러오기 04:40
train.py - train_step 정의 & for-loop을 이용한 gradient descent 수행 & 파라미터 및 텐서보드(TensorBoard) 로그 저장 10:52
train.py - save_validation_result 함수를 이용한 주기적인 validation 07:26
train.py - 총정리 02:35
evaluate.py 06:55
섹션 8. Cat Detector 텐서보드(TensorBoard) 실행 및 결과 분석
Cat Detector 코드 실행 & 텐서보드(TensorBoard) 실행 & 결과 분석 08:11
강의 게시일 : 2021년 01월 20일 (마지막 업데이트일 : 2021년 02월 27일)
수강평 총 16개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
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16개의 수강평
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강의 잘 들었습니다.
2021-06-30
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
2021-06-30
이희열 thumbnail
좋은 강의였습니다
2021-08-06
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
2021-08-06
Daniel Park thumbnail
현업에서 머신러닝과 딥러닝을 사용하는 입장에서, 기존의 잘 구성된 모델을 사용하는 '개발자'에서 그치지 않고 '연구자'로 커리어를 확장할 수 있도록 생각의 틀을 넓혀주는 강의였습니다. 수학적인 부분의 디테일도 놓치지 않고 잘 따라갈 수 있었고, 이를 실제 구현 코드로 녹여내는 과정도 잘 이해할 수 있었습니다. 이 강의를 넘어서 BERT나 GPT와 같은 대표 논문이나, 모델 개발 시 대중적으로 널리 알려진 테크닉을 다루는 강의도 런칭해주셨으면 합니다.
2021-02-14
지식공유자AISchool
감사합니다~. 앞으로도 다양한 강의를 오픈할 예정이니 기대해주세요~. 좋은 하루되세요!
2021-03-13
김홍직 thumbnail
감사합니다.
2021-08-06
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
2021-08-06
김정윤 thumbnail
굳굳굳굳굳
2021-08-06
지식공유자AISchool
안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!
2021-08-06
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