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Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch Version

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 :)

(5.0) 26 reviews

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  • dooleyz3525
pytorch
딥러닝
딥러닝실전프로젝트
컴퓨터비전
CNN
Deep Learning(DL)
PyTorch
Computer Vision(CV)
AI

Reviews from Early Learners

What you will learn!

  • Understanding the Core Technical Elements and Major Models of Deep Learning and CNNs

  • Understanding Model Construction and Training Process Using Pytorch

  • Image classification using CNN and performance optimization techniques

  • Improving Performance Using Pretrained Models and Fine-Tuning

  • Various image augmentation techniques and methods to improve model performance using them.

  • Practical deep learning development workflow, including image preprocessing, data processing, model creation, optimal performance improvement, and performance evaluation.

main_

✅
Already proven course. Renewed with Pytorch .

Deep Learning CNN Complete Guide (TFKeras) with 2,000+ students and a rating of 5.0
We're back with a Pytorch version with even more enhanced practice and the latest trends.

✅
 40 hours, 320 pages of deep understanding

Learn the basic principles of CNN, major models, and performance optimization techniques systematically. Through this, you can gain a deep understanding of CNN and acquire the ability to optimize models on your own.

✅
 Experience the deep learning practical workflow

From image preprocessing to model creation, performance improvement, fine-tuning, and evaluation! You can gain practical experience by following the deep learning development process.

✅
 A lecture that delves deep into Pytorch

You will gain a clear understanding of the key concepts of PyTorch and be able to freely utilize it from model building to optimization through various practical exercises.

As a core technology in various industries
Established Computer Vision

Computer vision is rapidly spreading in cutting-edge technologies such as autonomous driving, smart cities, medical imaging diagnosis, and AR/VR.
Deep learning-based computer vision technology is accelerating industrial automation and technological innovation , and will continue to create demand and career opportunities in the future.

sub

Tesla is building a camera-based autonomous driving system, revolutionizing the existing sensor-centric approach. BMW is introducing AI-based vision systems to smart factories to automate manufacturing processes. In addition, Amazon is using logistics robots with computer vision technology to improve logistics processing speed by more than 40%.

CNN , the basic and core of computer vision

The reason why CNN (Convolutional Neural Network) is fundamental and core in computer vision is because it provides a structure optimized for image processing and powerful performance that serves as the basis for actual commercialized models compared to other models .

Features of CNN

✅ The model that best finds the features of the image

✅ Core base of many commercial models such as YOLO, Mask R-CNN, ResNet, etc.

✅ High performance with little data through transfer learning, can be quickly applied to practice

As computer vision technology is rapidly developing these days, it is essential to accurately understand and utilize CNN models that can be used immediately in practice. In this course, you will learn step-by-step from the principles of CNN to practice based on PyTorch, and build practical skills that can be applied immediately in practical projects.

Features of this course

Deep dive into the core technologies that make up deep learning and CNN

We will install the core fundamental knowledge of deep learning and CNN in your head through in-depth theory and practice.

Complete understanding of the Pytorch framework

We will help you implement CNN applications by freely utilizing Pytorch through detailed explanations and practical training on the core frameworks that make up Pytorch.

Strengthen your practical skills by practicing image classification models

You can freely implement CNN image classification models through various datasets and practical problems, and learn the latest performance tuning techniques such as Augmentation, Learning Rate optimization, and EfficientNet utilization.

Detailed source code level description of the core CNN model

In order to use CNN for applications that extend beyond image classification models, it is important to understand the development process and core technologies of modern CNN models. To this end, we will explain in detail the architecture and characteristics of major CNN models such as AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), and ResNet, as well as their implementation methods at the source code level .

Learn about these things

Fundamental knowledge that underpins deep learning

From learning gradient descent through direct implementation, to error backpropagation, activation functions, loss functions, and optimizers, it is composed of various materials, practice codes, and detailed explanations so that you can acquire a solid foundation of deep learning knowledge.

Figure 1

Detailed understanding of Pytorch Framework

From handling Tensors, nn.Modules, submodules, Layers, modularization, and Train Loops, you can easily understand the core elements for configuring Pytorch's network models step by step through detailed explanations and hands-on practice.

forward

From CNN basics to advanced model performance improvement techniques

We have designed the lecture to help you easily understand the main components of CNN with various visual materials and practical exercises, and to help you naturally understand more advanced performance improvement techniques.

cnn_filter

Detailed operation mechanism of Dataset and DataLoader

Beyond the basic usage of constructing a Dataset and calling a DataLoader, we will detail the main parameters and interaction mechanisms of the Dataset and DataLoader.

dataloader

Understanding the use of pretrained models and fine tuning

You can configure a custom model and fine tuning by utilizing a pretrained model based on torchvision and timm.

timm_vision

Various utility functions that you can learn by implementing them yourself

We will learn how to implement Model Checkpoint and Early Stopping functions and apply various evaluation indicators using Torchmetrics.

torchmetrics

Various Augmentation Techniques and Methods for Improving Model Performance Using Them

We will teach you how to use libraries such as torchvision transform and Albumentations, as well as various Augmentation techniques and CutMix applications through hands-on practice. We will also talk about how to improve model performance by applying Augmentation.

augmentation3

Modern CNN model that you can learn by implementing it yourself

We will explain in detail the architecture and characteristics of important core CNN models such as AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), and ResNet, as well as the implementation of these models at the source code level. We will also help you understand the models with easy theoretical explanations for EfficientNet V1 and V2.

resnet

Differentiated practical skills that grow through solving challenging, comprehensive practice problems

Through comprehensive practice problems, you can acquire differentiated practical skills at the expert level by applying the latest CNN models and various model optimization methods covered so far.

Comprehensive training

Things to note before taking the class

Practice Environment 💾

The practice environment is performed using the notebook kernel provided by Kaggle. After signing up for Kaggle, if you select the Code menu, you can use the P100 GPU for 30 hours a week for free based on the Jupyter Notebook environment similar to Colab.

kaggle_03

A 320-page lecture material is also provided.

Textbook

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Who is this course right for?

  • For those who want to greatly improve their skills in deep learning and CNN.

  • For those who want to confidently improve their PyTorch skills

  • For those who want to utilize deep learning image classification models in the field of computer vision

  • For those preparing for image classification competitions on Kaggle or Dacon

Need to know before starting?

  • Basic understanding of the first half of "Perfect Guide to Python Machine Learning," from the beginning up to Section 4, Evaluation.

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  • leon.park님의 프로필 이미지
    leon.park

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    35% enrolled

    쉽고 친절히 설명해주셔서 도움이 많이 되고 있습니다.

    • 권 철민
      Instructor

      도움이 되었다니, 저도 기쁩니다. 좋은 수강평 감사드립니다 ^^

  • dongun9268님의 프로필 이미지
    dongun9268

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    52% enrolled

    현재 섹션9까지 들었는데 최고의 강의인 것 같습니다. 혹시 object detection 같은 advanced 강의는 언제쯤 올라올 예정인가요?

    • 권 철민
      Instructor

      오, 칭찬 넘 감사드립니다. 후속 강의는 올해 가을 되기 전에 완료할 생각입니다.

  • gkwodnr1234님의 프로필 이미지
    gkwodnr1234

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    • sbhansmk님의 프로필 이미지
      sbhansmk

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      Average Rating 5.0

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      이론과 코드 실습이 매우 균형을 이루고 있으면서도 상세합니다.

      • nathan님의 프로필 이미지
        nathan

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        AI 기술의 현재와 미래를 이해하고, 머신러닝 등 AI 모델의 테스트 과정을 체험하며 테스터의 역할을 배우게 됩니다. AI 기반 시스템 테스트 전략 수립부터 테스트 케이스 설계 · 실행, 또 테스트 지원을 위한 AI 활용 방법까지 폭넓게 익힙니다. 본 과정을 ISTQB의 AI Testing 실러버스를 기반으로 진행되며, ISTQB AI Testing 자격시험을 완벽하게 준비할 수 있는 기회를 제공합니다.

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        ISTQB, 소프트웨어 테스트, 인공지능(AI)

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        ISTQB AI Testing - 베스트 프랙티스를 배우고 시험에 대비

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        수많은 AI 회사들을 만나며 느낀 AI 개발의 현주소강의 썸네일

        수많은 AI 회사들을 만나며 느낀 AI 개발의 현주소

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        초급

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        인공지능(AI), LLM

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        수많은 AI 회사들을 만나며 느낀 AI 개발의 현주소

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        AI 리터러시의 이해강의 썸네일

        AI 리터러시의 이해

        부산대학교 소프트웨어융합교육원

        인공지능과 AI 윤리를 이해 및 학습하고, 자신의 전공 분야와 접목하여 인공지능 디지털 역량을 강화해보자!

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        인공지능(AI), 머신러닝

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        부산대학교 소프트웨어융합교육원

        대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해강의 썸네일

        대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해

        아리가람

        챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

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        NLP, gpt, 인공지능(AI)

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        대규모 언어 모형(LLM)의 기초 원리 이해

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        AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트강의 썸네일

        AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트

        AISchool

        TensorFlow 활용 우수사례인 airbnb 데이터 사이언스팀의 Amenity Detection 프로젝트를 클론 프로젝트로 진행해보고 이 진행경험을 GitHub 블로그로 정리해서 AI 포트폴리오를 만들 수 있는 강의입니다.

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        딥러닝, 포트폴리오, GitHub

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        엑셀로 만드는 딥러닝 프레임워크

        멋진

        엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!

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        VBA, 딥러닝, Excel

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        엑셀로 만드는 딥러닝 프레임워크

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        인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기강의 썸네일

        인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

        유용한IT학습

        본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

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        인공지능(AI), AI 활용 (AX), 딥러닝

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        하이퀄리티 AI 영상 올인원 클래스: 미드저니 & 런웨이 (25+a 장면 제작)강의 썸네일

        하이퀄리티 AI 영상 올인원 클래스: 미드저니 & 런웨이 (25+a 장면 제작)

        Dong Ah K

        Midjourney&Runway로 하이퀄리티 AI 영상을 제작해보세요. 삼성과 협업한 김동아 감독이 가상 브랜드를 기반으로 AI영상 제작과정을 단계별로 직접 알려드립니다.

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        영상제작, 인공지능(AI), Midjourney

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        하이퀄리티 AI 영상 올인원 클래스: 미드저니 & 런웨이 (25+a 장면 제작)

        Dong Ah K

        파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리강의 썸네일

        파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

        YoungJea Oh

        시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

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        인공지능(AI), python3, 딥러닝

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        딥러닝부터 최신 AI까지, 기술·데이터·인물의 흐름을 한눈에!강의 썸네일

        딥러닝부터 최신 AI까지, 기술·데이터·인물의 흐름을 한눈에!

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        AI는 단순 기술이 아니라 사람들의 질문과 시대의 흐름에서 탄생했습니다. 이 흐름을 이해하면, 어떤 신기술이 와도 두려움 없이 연결해낼 수 있습니다. 👉 “AI의 뿌리를 스토리로 배우는 순간, 맥락이 보입니다.” 지금 시작하세요!

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        머신러닝, 딥러닝, 빅데이터

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        딥러닝부터 최신 AI까지, 기술·데이터·인물의 흐름을 한눈에!

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        코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트편

        주식회사한시경

        코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

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        딥러닝, 인공지능(AI)

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