
수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(기초대수학편)
공대형아(신경식)
중고등학교 과정에서 배우는 수학 내용들을 압축한 강의입니다. 필요한 수학적 지식, 테크닉들을 각 아이템마다 많은 연습과 함께 배웁니다.
입문
대수학
컨볼루셔널 뉴럴 네트워크의 핵심 모듈인 컨볼루셔널 레이어와 풀링 레이어의 연산을 이론적으로 완벽히 정리하고, 직접 구현하여 구현 능력을 배양하는 강의입니다.
26명 이 수강하고 있어요.
난이도 초급
수강기한 무제한





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딥러닝에서의 컨볼루셔널 레이어의 연산
컨볼루셔널 필터 뱅크의 개념
컨볼루셔널 레이어의 구현 과정
풀링 레이어의 연산과 구현
본 강의에서는 컴퓨터 비전의 뉴럴 네트워크에서 가장 핵심적인 모듈인 컨볼루셔널 레이어와 풀링 레이어를 이론적으로 완벽히 이해하고, 텐서 연산 및 파이토치의 API를 활용하여 구현하는 과정을 익힙니다.
컨볼루셔널 레이어와 풀링 레이어는 이미지를 처리하는 뉴럴 네트워크의 가장 핵심적인 레이어입니다.
본 강의에서는 이 중요한 레이어들의 연산 과정을 단계별로 다루며 완벽한 이해를 돕고, 직접 하나하나 구현해보며 구현 능력을 배양함과 동시에 이론적 이해를 더 튼튼히 만듭니다.
이를 통해 여러분들은 앞으로 이어지는 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크의 튼튼한 토대를 다질 수 있습니다.
컨볼루셔널 레이어를 배우시는 많은 분들이 이 레이어의 연산을 상당히 헷갈려합니다.
본 강의는 다음과 같이 단계를 통해, 자연스럽고 당연하게 이 내용을 이해시키는 데 집중합니다.
Single-Channel Input + Single Filter
Single-Channel Input + Multiple Filters
Multiple-Channel Input + Single Filter
Multiple-Channel Input + Multiple Filters
이를 통해 여러분들은 이 컨볼루셔널 레이어의 핵심 연산을 완벽히 이해할 수 있을 것입니다.
컨볼루셔널을 이론적으로 잘 정리하면, 풀링 레이어의 연산은 너무도 쉽게 이해할 수 있습니다.
본 강의에서는 컨볼루션의 튼튼한 토대로, 아주 쉽게 풀링 레이어를 이해시킵니다.
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝, 컴퓨터 비전의 기본기를 튼튼히 다지고 싶은 입문자
컨볼루션 연산이 헷갈리는 분
딥러닝 연산의 구현 과정을 이해하고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
신경식의 딥러닝 오디세이 - 컨볼루션 연산
4,123
명
수강생
194
개
수강평
85
개
답변
4.9
점
강의 평점
21
개
강의
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전체
20개 ∙ (3시간 49분)
해당 강의에서 제공:
1. 오리엔테이션
06:39
2. 리뷰: 컨볼루션 연산
11:09
15. 3.1 패딩 (1/3)
14:40
16. 3.1 패딩 (2/3)
13:42
17. 3.1 패딩 (3/3)
07:45
18. 3.2 스트라이드 (1/3)
10:24
19. 3.2 스트라이드 (2/3)
08:11
20. 3.2 스트라이드 (3/3)
11:38
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