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AI Development

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Computer Vision

[AI基礎] AI Research Engineerのための CNN理解

CNNを勉強したのに、まだお分かりになりませんか? CNNの基本動作原理を、要点だけ簡潔にご説明します。

  • whitebox
이론 중심
Computer Vision(CV)
Python
PyTorch
CNN
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学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • Convolutional Neural Network (CNN) の基本概念理解

  • コンボリューション演算およびフィルタの動作原理学習

  • NumPyを使ったConvolution演算の実装および結果の可視化

  • PyTorchを用いた畳み込み演算の実装および結果の可視化

  • CNNの学習原理とinput/output channelの意味理解

CNNは理解できません.... 😭

コンボリューションがどのような演算かを正確に理解していますか?

Convolution が Computer Vision でどのように使用されるかを、まず簡単な例を示します。

CNNはConvolution + Neural Networkです。

CNNがよく理解できない場合は、まずConvolutionとは何かを理解してみましょう😀

この講義の特徴

皆さんの大切な時間のためにエキスだけを入れました。

📌 Convolutionとは何ですか?

📌 Convolutionがコンピュータビジョンでどのように使用されるかをお知らせします。

📌 ConvolutionをPython NumpyとPyTorchの両方を実装し、結果が同じであることを確認します。

📌 CNNの学習原理について説明します。

こんな方におすすめです

人工知能(AI)の勉強を始めました。
この講義は入門者向けの講義で、特別な選手知識なしで聞くことができます。

CNNは理解できません。
CNNを勉強しても理解できない場合は、まずConvolutionを勉強してみましょう。

Convolutionを理解したい
PyTorchやTensorFlowのConvolution操作が実際にどのように行われるかを見てみましょう。

このような内容を学びます。

Convolutionとは何ですか?

Convolutionという操作自体は、実際には複雑な操作ではありません。まず、この演算が正確にどのように動作するのかを理解してみましょう。



コンピュータビジョンにおけるコンボリューションの例

Convolution このコンピュータビジョンでは、どのように使用されるのかを説明します。実際、皆さんはすでにConvolutionをたくさん使っています。

Convolution - Numpy 実装

ConvolutionをNumpyで実装してみましょう。 Convolution が正確にどのように動作するかを把握しましょう。

Convolution - PyTorch実装

Numpyで実装したものとPyTorchで実装したものが一致することを確認しましょう。次に、CNNをより深く理解してみましょう。

受講前の注意

練習環境

  • 実習を無条件にする必要はありません。結果だけ見ても大丈夫です。

  • 練習環境は、Windows OS ベースで説明します。

  • Python、Numpy、PyTorchを使用します。

  • 環境設定にはAnaconda、VScode、Jupyter Notebookを使用してください。

    • 講義の初めに環境を設定する方法を教えてくれます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • CNNの基礎を学ぼうとする全ての皆様へ

  • CNNを学んだのに、よく分からないという方々

  • CNNをしっかり理解したい方向け

前提知識、
必要でしょうか?

  • 必須の事前知識はありません

  • (Optional) ディープラーニング基礎知識

  • (任意) Numpy および PyTorch 使用経験

  • (Optional) 線形代数および基礎数学概念理解

こんにちは
です。

980

受講生

56

受講レビュー

10

回答

4.9

講座評価

2

講座

  • 주요 경력

    • (현) 국내 IT 대기업 AI Research Engineer

    • (전) AI 스타트업 AI Research Engineer

  • AI 연구/개발 이력

    • 다수의 AI 프로젝트 진행 및 AI 프로덕트 출시 경험

       

    • 다수의 AI 연구 및 Top-Tier Conference 논문 게재 경험

    • Generative AI 전문가

  • 기타 이력

    • 국내 학회 인공지능 세션 튜토리얼 강사

    • 국내 대기업 AI 강의 초빙 강사

    • 사내 생성 AI 세미나 강사

       

 

カリキュラム

全体

15件 ∙ (49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

29件

4.9

29件の受講レビュー

  • 강태규님의 프로필 이미지
    강태규

    受講レビュー 1

    平均評価 4.0

    4

    60% 受講後に作成

    • foreverfive1004님의 프로필 이미지
      foreverfive1004

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      33% 受講後に作成

      • SeungRye Ahn님의 프로필 이미지
        SeungRye Ahn

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        60% 受講後に作成

        초보자가 이해하기 좋은것 같습니다. '')=b

        • 화이트박스
          知識共有者

          감사합니다. 도움 되는 강의로 또 찾아 뵐 수 있도록 할게요

      • 구름같이님의 프로필 이미지
        구름같이

        受講レビュー 8

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        빠르게 convolution과 CNN 학습의 의미에 대해 직관적으로 느껴볼 수 있습니다.

        • 화이트박스
          知識共有者

          수강평 감사합니다. 좋은 강의로 또 찾아 뵙겠습니다.

      • 똘똘이스머프님의 프로필 이미지
        똘똘이스머프

        受講レビュー 868

        平均評価 5.0

        5

        100% 受講後に作成

        귀한 강의 감사드립니다. 항상 건강하세요.

        • 화이트박스
          知識共有者

          감사합니다. 더 좋은 강의로 또 찾아뵐게요.

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