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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:)

（4.9）受講レビュー 116件

受講生 2,098名

  • 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の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

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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

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受講レビュー

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回答

4.9

講座評価

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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

116件

4.9

116件の受講レビュー

  • BJ Kim님의 프로필 이미지
    BJ Kim

    受講レビュー 2

    ∙

    平均評価 5.0

    5

    17% 受講後に作成

    다보진 못했지만 먼저 남기는 수강후기.. [장점] 1. 시작할 때 선수 지식에 대해 잘 정리해주심 2. 강의 이름은 CNN이지만 CNN에 한정되지 않고 딥러닝 기본기(SGD, Backprop등..)를 자세하게 알려주시기 때문에 뒤에 좀 어려운 응용 나와도 이해가능 3. 이미지 전처리도 자세하기 때문에 비전쪽 기본기없으신 분들도 도전가능(권철민 강사님의 비전쪽 강의 듣고오는것도 추천) 4. 단순 CNN 이미지 분류만 있지않고 최근 CNN이 어떻게 발전하고 있는지 또한 상세 설명 5. 강의자료에 이해하기 쉽게 그림이 많음 [아쉬운 점] 1. tf기반 강의이지만, torch도...ㅎㅎ [총평] 5점. 이미지 분야 딥러닝입문하시는분들은 무조건 들으시면 좋고 그냥 딥러닝에 입문하시는 분들도 딥러닝 기본기가 자세히 나와있기 때문에 들어두시면 좋습니다. CNN자체가 솔직히 요즘 이미지에만 쓰이지 않고 NLP나 예측모델링에도 쓰이고 있기 때문에 CNN깊게 이해하시고 활용하기에 좋습니다.

    • 잉여잉여킹님의 프로필 이미지
      잉여잉여킹

      受講レビュー 1

      ∙

      平均評価 5.0

      5

      49% 受講後に作成

      안녕하세요, 현재 인공지능을 전공으로 공부중인 학생입니다. 거짓말 안치고 대학교 수준 커리큘럼대로 진행을 해주시면서 강의해주시고.... 난이도는 대학교수준의 90%정도(?)로 체감됩니다.석사 수준의 깊이는 아니지만, 입문용~중상급까지는 무조건 이 강의로 모두 커버가 가능합니다. 그리고 난이도와는 별개로, 학교수업은 PPT만 읽다 끝나는데, 이 강의는 코드한줄한줄 따라할수있어서 너무 좋았습니다. 가끔 어느영역에서는 정말 '어?! 이정도까지 깊게들어간다고!?' 싶은 수준으로 설명해주시기도하셔서 놀랐습니다. (교수님이랑 짚는 포인트와 설명이 거의 똑같이 말씀하셔서 깜짝놀랐어요) 아쉬운점은 현대 머신러닝의 정점인 트랜스포머, 어탠션같은 부분들은 아직 다루지않는다는점입니다. 만약에 이 강의까지 나와버리면 권철민 선생님은거의 국내 머신러닝 사교육 본좌 등극하시게 될것같습니다. 인프런에서 내돈내산 강의중에 최고의만족도입니다.

      • 율언니님의 프로필 이미지
        율언니

        受講レビュー 6

        ∙

        平均評価 5.0

        5

        50% 受講後に作成

        플젝 수행하면서 딥러닝 대강 안다고 생각했는데, 이강의로 그동안 주먹구구로 해왔구나를 느끼고 있습니다. 하루중에 틈날때마다 계속 듣고 있습니다. 도움 많이 되고 있고, 혹 나중에 심화과정 나오면 그 강의도 듣고 싶습니다.

        • poptato님의 프로필 이미지
          poptato

          受講レビュー 1

          ∙

          平均評価 5.0

          5

          75% 受講後に作成

          지금 반정도 봤는데.. advanced 강의는 언제나오나요. 현기증 나니까 저 100% 듣기 전에 만들어주세요. 빨리 듣고 싶네요.

          • 백승환님의 프로필 이미지
            백승환

            受講レビュー 2

            ∙

            平均評価 5.0

            5

            96% 受講後に作成

            CNN분야가 딥러닝을 조금이라도 해봤다고 하면 비교적 처음에 접하는 분야라 안다고 생각하지만, 생각보다 원리를 모르고 가져다 써서 유연한 대처가 어렵네요. 회사에서 필요할 때마다 github를 찾아 헤매든지 원리를 잘 모르고 그때그때 필요한 기능들을 급하게 조합해서 만들곤 합니다. 다른 업무와 병행하면서 하다 보니 tensorflow2.4, keras, kaggle 언젠가는 공부해야지 하면서 미루다가 지난번 강의하신 강의를 수강하면서 진행한 과제에 object detection을 이용해서 로봇 움직임에 성공적으로 적용하며 회사에서는 전문가(?)로 인정을 받았던 기억때문에 CNN도 다시 한번 정리할 겸, 깊이 파보고자 수강중에 있습니다. 수업 시간이 적지 않은데, 나쁘진 않은 것이 소스코드를 상세히 설명해주셔서 전체적으로 스윽~ 훑어보고 따로 표기했다가 나중에 그때그때 필요한 부분만 좀 더 세밀하게 들어봐도 좋을것 같습니다. --------------------------------------------------------- 일전에 남겼던 후기에 추가해서 남깁니다. 회사에서 다른 업무를 수행했다가 다시 컴퓨터 비전 부서가 만들어지면서 다시 한번 복기 하는 차원에서 처음부터 완강 했습니다. 다시 들어보니 이전에 급하게 넘어갔던 부분들이 좀 더 이해의 폭이 넓어지는군요. 역시 한번 듣고 끝날 강의가 아닙니다. 다시 한번 강추합니다.

            ￥12,885

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            본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.

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            AISchool

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

            Basic

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            딥러닝, 포트폴리오, GitHub

            AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트Course Thumbnail

            AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트

            AISchool

            [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트Course Thumbnail

            [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

            노마드크리에이터

            보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

            Intermediate

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            Tensorflow, 머신러닝, Keras

            [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트Course Thumbnail

            [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

            노마드크리에이터

            처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]Course Thumbnail

            처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]

            잔재미코딩 DaveLee

            강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

            Basic

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            딥러닝, PyTorch, 머신러닝

            처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]Course Thumbnail

            처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]

            잔재미코딩 DaveLee

            [AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorchCourse Thumbnail

            [AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch

            화이트박스

            AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

            Intermediate

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            딥러닝, AI 활용 (AX), PyTorch

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            [AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch

            화이트박스

            [모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트Course Thumbnail

            [모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트

            노마드크리에이터

            AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

            Intermediate

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            IONIC, 머신러닝, 딥러닝

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            [모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트

            노마드크리에이터