I've listened up to section 9 and I think it's the best lecture.
Are there any plans to upload advanced lectures such as object detection and if so, when?


dongun92689831

From core theories of deep learning and CNN to various CNN model implementation methods, and practical deep learning development know-how through real-world problems,
If you want to become a deep learning CNN technology expert based on Pytorch, join us in this lecture :)


dooleyz3525

Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch Version

Oh, thank you so much for the compliment. I'm planning to complete the follow-up lecture before the fall of this year.


PyTorch

pytorch

Deep Learning(DL)

딥러닝

딥러닝실전프로젝트

컴퓨터비전

ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、
PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)


입문

초급

중급이상

파이토치

Computer Vision(CV)

합성곱신경망

深層学習 CNN 完璧ガイド - Pytorch バージョン

講義紹介


深層学習の概要とTensorの扱い


ディープラーニング基盤理解 - 勾配降下法


深層学習ベースの理解 - 誤差逆伝播と活性化関数


Pytorch Framework - 01


Pytorch Framework - 02


Pytorch Framework - 03


CNNの理解

重み初期化、バッチ正規化、Drop Out、Learning Rate SchedulerとWeight Decay


DatasetとDataLoader


事前学習済みモデルの活用と微調整学習(Fine Tuning Training)


ModelCheckpoint、EarlyStopping、Trainerクラスのモジュール化、およびtorchmetricsの使用


イメージデータ拡張(Data Augmentation)


Advancedな画像データ拡張 - CutMix


CNNモデルの理解 - AlexNet, VGG, GoogLeNet


CNNモデルの理解 - ResNet詳細およびEfficientNet概要


総合演習1 - 120種類の犬種識別モデルの最適化


総合実習2 - Kaggle Plant Pathology (木の葉の病気診断) コンペティション


終わりに