설명
이 과정에서는 컨볼루션 및 풀링 계층과 같은 컨볼루션 신경망(CNN)의 구성 요소에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 이 과정에서 Alex Smola와 Tong He는 GluonCV라는 컴퓨터 비전 도구 키트를 사용하여 몇 가지 컴퓨터 비전 기법을 구현하는 방법을 보여줍니다.
참고: 이 과정의 동영상에는 한국어 트랜스크립트 또는 자막이 지원되며 음성은 영어로 출력됩니다.자막을 표시하려면 동영상 화면 하단의 CC 버튼을 클릭하세요.
수강 대상
이 과정의 대상은 다음과 같습니다.- 일반적인 컴퓨터 비전 모델을 구현하려는 개발자
과정 목표
이번 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.- 컨볼루션, 패딩 및 채널과 같은 다양한 컨볼루션 신경망 구성 요소 요약- LenNet과 같은 신경망을 만들 때 구성 요소를 코드로 변환- 훈련 및 변환을 위해 Gluon 데이터 로더로 데이터 가져오기
수강 전 권장 사항
이 과정을 수강하기 전에 다음 사전 조건을 갖추는 것이 좋습니다.- 인공 신경망에 대한 기본적인 이해- 행렬, 행렬 곱셈 및 내적과 같은 선형 대수 주제에 대한 기본적인 이해
강의 형태
이 과정은 다음 방법을 통해 제공됩니다.- 온라인 교육
소요 시간
2시간
과정 개요
이 과정에서는 다음 개념을 다룹니다.- 컨볼루션- 패딩 및 스트라이드- 채널- 풀링- LeNet- 활성화 함수- 드롭아웃- 배치 정규화- 블록- 마지막 계층의 저주- 잔차 신경망- 데이터 처리
