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深層学習CNN完璧ガイド - TFKerasバージョン

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、 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:)

  • dooleyz3525
Deep Learning(DL)
CNN
Tensorflow
Keras
Kaggle

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • ディープラーニング、CNNを構成する核心技術要素

  • Tensorflow, Keras를 구성하는 중요한 기반 Framework

  • CNN分類モデルの性能を向上させるチューニングのノウハウ

  • CNNを活用した画像分類の実装

  • 多様な画像Augmentation技法とこれを活用したモデル性能向上技法

  • Keras ImageDataGeneratorとSequenceの詳細なメカニズム

  • ディープラーニングCNNのための画像データ前処理(Preprocessing)技法

  • AlexNet、VGGNet、Inception、ResNetなど主要なCNNモデル

  • XceptionやEfficientNetなどの最新モデルの適用

  • 事前学習済みモデルのファインチューニング学習の理解と適用

  • 様々なLearning Rate Scheduler技法を活用したモデル性能向上策

  • 画像の前処理、データ加工、モデル生成、最適性能改善、性能評価など実務ディープラーニング開発方法

私がこの講義を作った理由😚

最も急速に発展するディープラーニング分野、CNN

ディープラーニングの活用分野の中で、ディープラーニングCNNベースのコンピュータビジョン領域は、最も急激に成長しており、最も急速に変化している分野です。したがって、ディープラーニングベースのコンピュータビジョンの分野で専門家として成長するためには、CNNの実践的な実装能力と重要な能力を持つことが不可欠です。このために、「ディープラーニングCNN完璧ガイド - Fundamental編」の講義をリリースすることになりました。

今回の講義で学ぶこと

今回発売した「ディープラーニングCNN完全ガイド - Fundamental」編はディープラーニングとCNNのコア技術要素についての深い理論と実習から、CNNイメージ分類モデル構築のための多様な実装技術とモデル性能最適化方法を提供します。そして、多くの実践例に従い、イメージの前処理、データロード、tf.kerasフレームワークの理解、最新のCNNモデルの内部アーキテクチャ、そして実践で活用できるモデルパフォーマンスチューニング法などを体得できるようにお手伝いし、皆様をディープラーニングCNN技術の専門家に成長させていきます。

ディープラーニングCNN講義、この講義で終結。

130講義、30時間の講義を通じて、CNN理解に必要なすべての内容を深く込めました。
以下の学習内容と講義資料の一部を確認してください。

권 철민, 딥러닝 CNN 완벽 가이드

講義資料を事前に確認してください🙂

この講義の特徴

1.ディープラーニングとCNNを実現する重要な技術要素の深い理論と実践

ディープラーニングとCNNの核心基盤知識を深い理論と実習を通じて皆さんの頭の中にインストールさせます。

2. Tensorflow.Kerasを構成するコアフレームワークについて

Tensorflow.Kerasを構成するコアFrameworkの詳細な説明と実践を通じて、より柔軟でスケーラブルで強力なKerasベースのCNNアプリケーションを実装するのに役立ちます。

3. イメージ前処理からCNNモデル最適性能チューニングまで!
画像分類モデルの実装のAZを様々な実践例で習得し実戦能力を最大化

ディープラーニングベースのコンピュータビジョンの専門家として成長するためには、画像処理のための基盤技術を組み合わせる必要があります。画像前処理方法、画像配列と特性、画像ライブラリ活用法、Albumentationsなどの専用ツールを活用したAugmentation技術など、ディープラーニング画像判別モデル実装のための画像処理基盤技術を詳細に説明します。

様々なデータセットと難易度のある実戦問題を通じて自由自在にCNNイメージ分類モデルを実現できる能力はもちろん、AugmentationやLearning Rate最適化、そしてEfficientNetなどの最新モデルを活用した画像分類モデルの最適性能チューニング技術を習得できます。

4. Modern CNNの発展に重要な基盤となったコアCNNモデルをソースコードレベルで詳細に説明します。

CNNを画像分類モデルを超えてさらに拡張されたアプリケーションに使用するには、Modern CNNモデルがどのように進化してきたのか、そしてそれらを構成する重要な技術が何であるかを理解することが重要です。このために、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet(Inception)、ResNetなど重要なコアCNNモデルのアーキテクチャと特性、そしてこれらのモデル実装をソースコードレベルで詳細に説明します。

実習環境案内

練習環境は、Kaggleが提供するノートブックカーネルで行われます。 KaggleにサインアップしてからCodeメニューを選択すると、Colabに似たJupyter Notebook環境を利用できます。


Kaggle NotebookカーネルはGPU P-100 VMを無料で提供します。また、秀麗なUI環境とKaggleのさまざまなデータとも簡単に連動し、とても便利に実習を進めることができます。練習コードはTensorflow 2.4のtf.kerasに基づいて書かれています。より詳細な実習環境説明はセッション0の実習環境紹介動画を参照してください。

講義資料と実習コードは、「セクション0:講義紹介」と実習環境紹介の講義資料と実習コードのダウンロードから入手できます。

あなたの努力がどれほど貴重であるかを知ることに。

どの分野でも努力がなければ専門家になることはできません。いいえ、努力なしに専門家になった場合、それは専門家ではありません。あなたがディープラーニング分野の専門家になりたいという願望をよく知ることに、そしてそこに注ぐ努力の大切さをよく知るために、あなたがディープラーニング勉強に投資する少しの時間でも無駄な時間にならないように心血を傾けてディープラーニングCNN完璧ガイド講義を作りました。

この講義では、あなたがディープラーニングの専門家として成長することができる貴重なディンドルになります。

 

あらかじめ学ぶと役に立つ講義✨

クォンチョルミン知識共有者の「機械学習」講義シリーズ

Inflearnが出会った人

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こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ディープラーニングとCNNに関する基本的な能力を大幅に向上させたい方

  • CNNについて確実な理解が必要な方

  • コンピュータビジョン分野でディープラーニング画像分類モデルを活用しようとされている方

  • KaggleやDACONの画像分類コンペの準備をされている方

  • その他、ディープラーニング学習に関心のある方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基本的な実装能力と、Numpy、Pandasに対する基礎的な理解が必要です。

  • 機械学習に対する基礎的な理解が必要です。(オーバーフィッティングや、なぜ学習/検証/テストデータセットが必要なのか、など)

こんにちは
です。

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受講生

1,323

受講レビュー

3,983

回答

4.9

講座評価

14

講座

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

カリキュラム

全体

135件 ∙ (31時間 39分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

117件

4.9

117件の受講レビュー

  • kbj804941680님의 프로필 이미지
    kbj804941680

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    17% 受講後に作成

    I haven't seen everything, but here's a review of the course first.. [Advantages] 1. It organizes the prerequisite knowledge well at the beginning 2. The lecture name is CNN, but it is not limited to CNN, and it explains the basics of deep learning (SGD, Backprop, etc.) in detail, so it is easy to understand even if there are some difficult applications later 3. The image preprocessing is also detailed, so even those without basic vision skills can try it (I also recommend listening to Professor Kwon Cheol-min's vision lecture) 4. It is not just a simple CNN image classification, but also a detailed explanation of how CNN has developed recently 5. There are many pictures in the lecture materials for easy understanding [Disappointing points] 1. It is a TF-based lecture, but torch is also...ㅎㅎ [Overall] 5 points. Those who are new to deep learning in the image field should definitely listen to it, and those who are just new to deep learning should also listen to it because the basics of deep learning are explained in detail. CNN itself is honestly being used not only for images these days, but also for NLP and predictive modeling, so it is good to understand CNN deeply and utilize it.

    • dohoonkim님의 프로필 이미지
      dohoonkim

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      49% 受講後に作成

      Hello, I am currently studying artificial intelligence as a major. I will not lie, but the lectures are conducted according to the university level curriculum.... The difficulty level is about 90% of the university level(?). It is not as deep as a master's degree, but this lecture definitely covers everything from beginner to intermediate level. And apart from the difficulty level, school classes end with just reading PPTs, but this lecture was so good because I could follow the code line by line. Sometimes, in some areas, he explained at a level that made me think, 'Huh?! They go into this much depth!?' I was surprised. (I was surprised because the points and explanations that the professor made were almost the same.) The regrettable thing is that the parts that are the pinnacle of modern machine learning, such as transformers and attention, are not covered yet. If this lecture comes out, I think Professor Kwon Chul-min will almost become the king of domestic machine learning private education. It is the most satisfying lecture among the lectures that I paid for at Inflearn.

      • yoonducklim0908님의 프로필 이미지
        yoonducklim0908

        受講レビュー 6

        平均評価 5.0

        5

        50% 受講後に作成

        I thought I had a general understanding of deep learning while working on the project, but this lecture made me realize that I had been doing it by the rule of thumb. I keep listening to it whenever I have free time during the day. It is very helpful, and if an advanced course comes out later, I would like to take that lecture as well.

        • poptato1037님의 프로필 이미지
          poptato1037

          受講レビュー 1

          平均評価 5.0

          5

          75% 受講後に作成

          I've watched about half of it now.. When will the advanced lecture come out? I feel dizzy, so please make it before I listen to it 100%. I want to listen to it quickly.

          • hdongle5478님의 프로필 이미지
            hdongle5478

            受講レビュー 2

            平均評価 5.0

            5

            96% 受講後に作成

            CNN is a relatively new field if you have done a little bit of deep learning, so you may think you know it, but it is harder to respond flexibly than you think because you don't know the principles and use it. Whenever the company needs it, I search for github or quickly combine the functions I need at the time without knowing the principles. While doing it while doing other work, I kept putting off studying tensorflow2.4, keras, and kaggle, thinking that I would study them someday. However, I remember successfully applying object detection to robot movement in a project I took the last lecture, and being recognized as an expert(?) at the company, so I am taking the class to organize CNN again and look into it in depth. The class time is not short, but it is not bad because the source code is explained in detail, so I think it would be good to quickly look through it and mark it separately and listen to the parts I need in more detail later. --------------------------------------------------------- I am adding this to the review I left before. I did other work at the company, and then the computer vision department was created again, so I listened to it from the beginning again to review it. When I listened to it again, I realized that I had a wider range of understanding of the parts that I had rushed through before. This is not a lecture that you can listen to once and finish. I highly recommend it again.

            ¥13,113

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