U-Net 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 - 딥러닝 의료영상 분석 대시보드

중급자를 위해 준비한
[인공지능] 강의입니다.

U-Net 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

딥러닝 연구자 필수 소양, 최신 논문 구현 능력!
U-Net 구현과 함께 익혀보세요 😀

최신 논문 구현, U-Net으로 함께!

많은 기업들에서 딥러닝 연구자를 채용할때 최신 논문을 직접 구현해본 경험을 우대하고 있습니다. U-Net(U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation) 논문을 직접 구현해보면서 최신 논문 구현 경험을 익혀보세요.

U-Net 논문으로 구조 파악 + TensorFlow 2.0으로 직접 구현까지!

U-Net 논문을 함께 읽으며 U-Net 구조를 완벽하게 파악한 뒤✍️,
TensorFlow 2.0을 이용해서 U-Net을 직접 구현해봅시다.👨🏻‍💻

U-Net 논문(U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation)을 같이 읽고, U-Net 모델을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해봅니다. 또한 구현한 U-Net 모델을 이용한 의료영상(ISBI-2012) Segmentation 모델을 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.

예상 질문 Q&A 💬

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