실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
딥러닝호형
다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.
入門
딥러닝, 인공신경망, 머신러닝
最新のディープラーニング技術とオブジェクト認識
リアルタイムオブジェクト認識モデルである初期YOLOモデルから最新モデルまで学べる講義です。さらに、オブジェクト認識に加えて、さまざまなディープラーニング技術を学びます。
（4.4）受講レビュー 9件
受講生 203名
딥러닝
objectdetection
deeplearning
yolo
컴퓨터비전
Deep Learning(DL)
Computer Vision(CV)
学習した受講者のレビュー
こんなことが学べます
最新のオブジェクト認識モデル
様々なディープラーニング技術
最新バージョンYOLOv6
オブジェクト認識モデルとディープラーニングの知識を学ぶ 🔥
リアルタイムオブジェクト認識モデル
YOLOのすべてのバージョンを一度に！ 🗂️
オブジェクト認識モデルは、コンピュータビジョン分野のトップ5キーワードに3つも挙げられるほど人気のあるテーマです。今回の講義では、最新モデルYOLOv6でオブジェクト認識モデルについて学習します。オブジェクト認識モデルは、最新のディープラーニング技術を積極的に活用しながら開発されてきました。したがって、オブジェクト認識を勉強しながら、さまざまなディープラーニング技術も習得できます。 （すべての講義資料は提供されます。）
この講義はディープラーニング基礎知識が求められ、オブジェクト認識に入門される方を対象に作られた講義です。講義の目的は、オブジェクト認識モデルの理解とディープラーニングの知識を広げることです。したがって、オブジェクト認識を中心に勉強しますが、さまざまなディープラーニング技術をできるだけ多く紹介していきたいと思います。
講義の特徴✨
1️⃣
リアルタイムオブジェクト認識モデル
YOLOv1からv6まで
扱うオールインワン講義
2️⃣
オブジェクト認識、人工ニューラルネットワーク、
正規化技術など
様々なディープラーニング技術を含む
3️⃣
2022年までの
論文42編
AIレポート1編参考
YOLOモデルとは？ 🤔
YOLOはリアルタイムオブジェクト認識を可能にする最高のモデルの1つです。最新モデルであるYOLOv6 （2022）は、実際の産業に適用できるように非常に高い画像処理速度を持ち、軽量化も良くなっているモデルです。
学習内容📚
- オブジェクト認識の入門と評価指標
- YOLOv1
- YOLOv2
- YOLOv3
- YOLOv4
- YOLOv6
- YOLOv6実習
- 熟練者になる方法（論文の読み方）
予想される質問 Q&A 💬
Q. ディープラーニングの基本知識だけでオブジェクト認識モデルを理解できますか？
この講義は、ディープラーニングの基本知識がある方を対象に作った講義です。難しく感じられるかもしれませんが、アイデアを広げることができる良い講義です。できるだけ理解できるように講義の難易度を調整しました。
Q.なぜオブジェクト認識を勉強する必要がありますか？
オブジェクト認識モデルは、画像処理関連の最新技術を積極的に活用して開発されているため、さまざまな技術も一緒に学ぶことができ、ディープラーニングの知識を広げるのに非常に良い分野です。したがって、ディープラーニングに興味があれば、無条件の利益になる勉強です。また、活用度が非常に高い技術です。
Q. どのプログラムを使用しますか？
YOLOv6の練習は、別途のインストールを必要としないGoogleのコラボレーションで行われます。 Googleアカウント（無料）が必要で、コラボが使用できない場合は、練習に支障をきたす可能性があります。
なぜディープラーニング型ですか？ ✒️
数学/データ分析専攻知識、多数のディープラーニング/マシンラーニングプロジェクト経験とリサーチエンジニアの経歴をもとに、必ず勉強しなければならない内容を学びます。
- SCI(E)論文、国際学会発表多数
- 人工知能関連大学諮問多数
- 「ディープラーニングのためのパイトッチ入門」著書（世宗図書学術部門2022優秀図書に選定）
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
オブジェクト認識をすばやく学びたい人
様々なディープラーニング知識を習得したい方
人工知能関連大学院を準備する方
前提知識、
必要でしょうか？
本当の人工知能につながるディープラーニングの概念をつかむ
4,824
受講生
332
受講レビュー
259
回答
4.7
講座評価
7
講座
안녕하세요.
딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.
수학/데이터 분석을 전공하고 다수의 딥러닝 프로젝트를 완료하고 수행하고 있습니다.
머신러닝, 고급 머신러닝, 딥러닝, 최적화 이론, 강화 학습 등의 인공지능 내용과 선형 대수학, 미적분, 확률과 통계, 해석학, 수치해석 등의 수학 내용까지 여러분들과 공유할 수 있는 지식을 가지고 있습니다.
모두 만나서 반갑습니다!
* 관련 이력
현) SCI(E) 논문, 국제 학회 발표 다수
현) 인공지능 관련 대학교 자문 다수
전) K기업 전임 연구원 - 데이터 분석 및 시뮬레이션: 신제품 개발, 성능 향상, 신기술 적용
"딥러닝을 위한 파이토치 입문" 저서 (세종도서 학술부문 2022 우수도서로 선정)
カリキュラム
全体
35件 ∙ (4時間 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
9件
4.4
9件の受講レビュー
￥12,979
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