I really like your lectures because the explanations are so detailed, almost to the point of being excessive. I've been continuously listening since your old lectures, and I'll look forward to the next one too. While object recognition is good, I'm especially looking forward to the Transformer lecture. Thank you.

jsmak6174

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

Thank you so much for taking the time to write such a wonderful review. Thanks to your recommendation, I created the Transformer course 😊

PyTorch

pytorch

Deep Learning(DL)

딥러닝

딥러닝실전프로젝트

컴퓨터비전

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지,
Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

권 철민

입문

초급

중급이상

파이토치

Computer Vision(CV)

컴퓨터 비전

합성곱신경망

인공지능(AI)

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전

강의 소개

딥러닝 개요와 Tensor 다루기

딥러닝 기반 이해 - 경사하강법

딥러닝 기반 이해 - 오차 역전파와 활성화 함수

Pytorch Framework - 01

Pytorch Framework - 02

Pytorch Framework - 03

CNN 이해

가중치 초기화, 배치 정규화, Drop Out, Learning Rate Scheduler와 Weight Decay

Dataset과 DataLoader

Pretrained 모델 활용과 미세 조정 학습(Fine Tuning Training)

ModelCheckpoint와 EarlyStopping, Trainer 클래스 모듈화 및 torchmetrics 사용하기

이미지 데이터 증강(Data Augmentation)

Advanced 이미지 데이터 증강 -  CutMix

CNN 모델의 이해 - AlexNet, VGG, GoogLenet

CNN 모델의 이해 - ResNet 상세 및 EfficientNet 개요

종합 실습 1 - 120종의 Dog Breed Identification 모델 최적화

종합 실습 2 - 캐글 Plant Pathology(나무잎 병 진단) 경연 대회

맺으며