딥 러닝 전문화의 네 번째 과정에서는 컴퓨터 비전이 어떻게 발전해 왔는지 이해하고 자율 주행, 얼굴 인식, 방사선 이미지 읽기 등과 같은 흥미로운 애플리케이션에 익숙해질 것입니다.
마지막에는 Residual Networks와 같은 최근 파생을 포함하여 컨볼루션 신경망을 구축할 수 있습니다. 시각적 감지 및 인식 작업에 컨볼루션 네트워크를 적용합니다. Neural Style Transfer를 사용하여 아트 작품을 생성하고 이러한 알고리즘을 다양한 이미지, 비디오 및 기타 2D 또는 3D 데이터에 적용합니다.
딥 러닝 전문화는 딥 러닝의 기능, 도전 과제 및 결과를 이해하고 첨단 AI 기술 개발에 참여할 수 있도록 준비하는 데 유용한 기본 프로그램입니다. 기계 학습을 업무에 적용하고, 기술 경력의 수준을 높이고, AI 세계에서 결정적인 단계를 밟을 수 있는 지식과 기술을 얻을 수 있는 경로를 제공합니다.
CNN의 기본 레이어(풀링, 컨볼루션)를 구현하고 심층 네트워크에 적절하게 스택하여 다중 클래스 이미지 분류 문제를 해결합니다.
Inclus
12 vidéos6 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 éléments d'application
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12 vidéos•Total 140 minutes
컴퓨터 시각 인식•6 minutes
엣지 감지 예•12 minutes
더 많은 엣지 감지•8 minutes
패딩•10 minutes
스트라이드 컨볼루션•9 minutes
볼륨에 대한 컨볼루션•11 minutes
컨볼루션 네트워크의 한 레이어•16 minutes
간단한 컨볼루션 네트워크 예제•9 minutes
풀링 레이어•10 minutes
CNN 예제•13 minutes
왜 컨볼루션일까요?•10 minutes
Yann LeCun 인터뷰•28 minutes
6 lectures•Total 11 minutes
스트라이드 컨볼루션 *수정*•1 minute
간단한 컨볼루션 네트워크 예제 *수정*•1 minute
CNN 예제 *수정*•1 minute
왜 컨볼루션일까요? *보정*•1 minute
노트북 다운로드 방법•2 minutes
작업 공간을 새로 고치는 방법•5 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
ConvNet 기초•30 minutes
2 devoirs de programmation•Total 360 minutes
컨볼루션 모델(단계별)•180 minutes
컨볼루션 모델 적용•180 minutes
2 éléments d'application•Total 120 minutes
질문이 있으십니까? Discourse에 참여하세요!•60 minutes
강의 노트 W1•60 minutes
심층 컨볼루션 모델: 사례 연구
Week 2•10 heures à terminer
Détails du module
연구 논문을 통해 Deep CNN에서 사용되는 강력하고 실용적인 트릭과 방법을 바로 확인하고 전이 학습을 자신의 Deep CNN에 적용하십시오.
Inclus
14 vidéos1 lecture1 devoir2 devoirs de programmation1 élément d'application
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14 vidéos•Total 127 minutes
사례 연구를 살펴보는 이유는 무엇입니까?•3 minutes
기존 네트워크•18 minutes
ResNet•7 minutes
ResNet이 효과적인 이유•9 minutes
Network in Network와 1x1 컨볼루션•6 minutes
Inception Network 동기 부여•10 minutes
Inception Network•9 minutes
MobileNet•16 minutes
MobileNet 아키텍처•9 minutes
EfficientNet•4 minutes
오픈 소스 구현 사용•5 minutes
전이 학습•9 minutes
데이터 증강•10 minutes
컴퓨터 시각 인식 상태•13 minutes
1 lecture•Total 1 minute
Inception Network 동기 부여 *수정*•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
심층 컨볼루션 모델•30 minutes
2 devoirs de programmation•Total 360 minutes
Residual Networks•180 minutes
MobileNet을 사용한 전이 학습•180 minutes
1 élément d'application•Total 60 minutes
강의 노트 W2•60 minutes
객체 감지
Week 3•10 heures à terminer
Détails du module
CNN에 대한 새로운 지식을 컴퓨터 시각 인식에서 가장 인기 있고 가장 도전적인 분야 중 하나인 객체 감지에 적용합니다.
Inclus
14 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation1 élément d'application
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14 vidéos•Total 110 minutes
객체 현지화•12 minutes
랜드마크 감지•6 minutes
객체 감지•6 minutes
슬라이딩 윈도우의 컨볼루션 구현•11 minutes
경계 상자 예측•15 minutes
합집합에 대한 교집합•4 minutes
NMS(Non-max Suppression)•8 minutes
앵커 상자•10 minutes
YOLO 알고리즘•7 minutes
지역 제안(선택 사항)•6 minutes
U-Net을 사용한 시맨틱 세그멘테이션•7 minutes
전치 컨볼루션•8 minutes
U-Net 아키텍처 직관•3 minutes
U-Net 아키텍처•8 minutes
3 lectures•Total 12 minutes
슬라이딩 윈도우의 컨볼루션 구현 *수정*•1 minute
YOLO 알고리즘 *수정*•1 minute
제출 전 출력 지우기(U-Net 과제용)•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
감지 알고리즘•30 minutes
2 devoirs de programmation•Total 360 minutes
YOLO로 차량 감지•180 minutes
U-Net을 사용한 이미지 세그멘테이션•180 minutes
1 élément d'application•Total 60 minutes
강의 노트 W3•60 minutes
특수 애플리케이션: 얼굴 인식 및 Neural Style Transfer
Week 4•9 heures à terminer
Détails du module
아트 작품 생성 및 얼굴 인식을 포함한 여러 분야에 CNN을 적용할 수 있는 방법을 살펴보고 나만의 알고리즘을 구현하여 아트 작품을 생성하고 얼굴을 인식할 수 있습니다!
Inclus
11 vidéos5 lectures1 devoir2 devoirs de programmation1 élément d'application
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11 vidéos•Total 75 minutes
얼굴 인식이란 무엇입니까?•5 minutes
원샷 학습•5 minutes
샴 네트워크•5 minutes
삼중항 손실•15 minutes
얼굴 인증 및 이진 분류•6 minutes
Neural Style Transfer란 무엇입니까?•2 minutes
심층 ConvNet 학습이란 무엇입니까?•8 minutes
비용 함수•4 minutes
콘텐츠 비용 함수•4 minutes
스타일 비용 함수•13 minutes
1D 및 3D 일반화•9 minutes
5 lectures•Total 23 minutes
삼중항 손실 *수정*•1 minute
얼굴 인증 및 이진 분류 *수정*•1 minute
스타일 비용 *수정*•1 minute
참고문헌•10 minutes
감사의 말•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
특수 애플리케이션: 얼굴 인식 및 Neural Style Transfer•30 minutes
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