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딥러닝 강의 1편 6시간 완성 Top AI대학원 박사 컴퓨터 비전 인식모델 개발
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#딥러닝 #머신러닝 #메타코드 • 카이스트 AI박사에게 딥러닝 무료 강의를 통해 컴퓨터 비전 인식모델을 공부해보세요. • [강사 이력 ] • 1. Top AI대학원 박사 • 🔥메타코드M 오픈채팅방에 들어오실래요?🔥 • ⚡취업특강/오프라인 네트워킹/Daily IT뉴스 등 - 가장 빠르게 다 공유합니다⚡ • https://docs.google.com/forms/d/1k4uf... • • [강의 목차] • 00:00:00 소개 • 00:03:24 History • 00:10:42 Milestones • 00:16:19:Deep Learning이란? (Wiki) • 00:18:01 AI – ML – DL • 00:20:21 ML이란? • 00:23:46 ML Framework • 00:25:15 Example: Stock price prediction • 00:28:08 Example: Stock price prediction – neural networks • 00:30:27 Line and Circle • 00:34:46 Practice – 의료 데이터 (Regression) • 00:39:35 neural networks - fully connected layer • 00:45:17 Activation Function • 00:46:29 Quiz • 00:48:16 Activation Function – 활성화 함수 • 00:52:06 Remember • 00:54:45 Training Algorithm • 00:56:20 Remind – Gradient 1-D • 00:59:15 다차원 공간-Momentum • 01:02:08 다른 최적화 함수- Adam, RMSProp • 01:03:55 Batch SGD • 01:07:56 Learning rate decay • 01:12:36 실습 part • 02:19:10 Remind: ML Framework • 02:21:36 Remind: Neural Network • 02:26:16 Remind: 비선형 함수는 왜 필요한가? • 02:32:14 Computer vision이란? • 02:35:01 Computer vision 응용분야 • 02:49:35 Computer가 보는 Image Date • 02:52:01 흑백(Gray-scale) 사진과 일반적(RGB) 사진 • 02:57:41 인간 VS 컴퓨터 • 02:58:39 Challenge: Illumination • 02:59:50 Challenge: Deformation • 03:00:45 Challenge: Occlusion • 03:02:09 CV 알고리즘 • 03:03:13 기존 CV 알고리즘 • 03:05:01 대표적 Computer vision tasks • 03:07:23 Classification • 03:11:22 Classification Example – Fully Connected layer • 03:17:37 Convolutional layer • 03:26:12 Padding • 03:30:03 Stride • 03:32:46 Max pooling, Avg pooling • 03:32:51 Example • 03:35:38 Max pooling, Avg pooling03:38:47 Simple network • 03:41:47 Loss는 어떻게? • 03:43:20 Loss: Cross-Entropy • 03:45:29 Others • 03:46:52 실습 • 04:36:25 Remind : ML Framework • 04:38:30 Remind : image • 04:45:07 Remind : convolution • 05:01:45 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge • 05:07:14 Handwritten digit database • 05:09:34 LeNet • 05:27:38 Alexnet • 05:53:00 VGG • 05:58:58 VGG – 왜 3x3 filter가 좋은가? • 06:05:46 VGG – 파라미터 수 • 06:15:38 InceptionNet • 06:26:01 1x1 convolution의 의미 • 06:36:33 Receptive field의 의미 • 06:44:44 InceptionNet • • *모든 영상에 대한 권한은 메타코드에 있기에, 무단으로 저장 및 활용하시거나 수업자료를 유료목적으로 활용하시면 별도의 조치가 들어갈 수 있습니다.
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