컨볼루션 신경망
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.
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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.Modules
컨볼루션 신경망
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- 질문이 있으십니까? Discourse에 참여하세요!
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- 컴퓨터 시각 인식
- 엣지 감지 예
- 더 많은 엣지 감지
- 패딩
- 스트라이드 컨볼루션
- 볼륨에 대한 컨볼루션
- 컨볼루션 네트워크의 한 레이어
- 간단한 컨볼루션 네트워크 예제
- 풀링 레이어
- CNN 예제
- 왜 컨볼루션일까요?
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- 스트라이드 컨볼루션 *수정*
- 간단한 컨볼루션 네트워크 예제 *수정*
- CNN 예제 *수정*
- 왜 컨볼루션일까요? *보정*
강의 노트(선택 사항)
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- 강의 노트 W1
퀴즈
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Assignment
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Assignment
- ConvNet 기초
프로그래밍 과제
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Readings
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Programming
- 컨볼루션 모델(단계별)
- 컨볼루션 모델 적용
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Readings
- 노트북 다운로드 방법
- 작업 공간을 새로 고치는 방법
히어로즈 오브 딥 러닝(선택 사항)
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- Yann LeCun 인터뷰
사례 연구
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- 사례 연구를 살펴보는 이유는 무엇입니까?
- 기존 네트워크
- ResNet
- ResNet이 효과적인 이유
- Network in Network와 1x1 컨볼루션
- Inception Network 동기 부여
- Inception Network
- MobileNet
- MobileNet 아키텍처
- EfficientNet
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- Inception Network 동기 부여 *수정*
ConvNet 사용을 위한 실용적인 조언
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- 오픈 소스 구현 사용
- 전이 학습
- 데이터 증강
- 컴퓨터 시각 인식 상태
강의 노트(선택 사항)
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- 강의 노트 W2
퀴즈
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Assignment
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- 심층 컨볼루션 모델
프로그래밍 과제
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Programming
- Residual Networks
- MobileNet을 사용한 전이 학습
감지 알고리즘
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Readings
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- 객체 현지화
- 랜드마크 감지
- 객체 감지
- 슬라이딩 윈도우의 컨볼루션 구현
- 경계 상자 예측
- 합집합에 대한 교집합
- NMS(Non-max Suppression)
- 앵커 상자
- YOLO 알고리즘
- 지역 제안(선택 사항)
- U-Net을 사용한 시맨틱 세그멘테이션
- 전치 컨볼루션
- U-Net 아키텍처 직관
- U-Net 아키텍처
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Readings
- 슬라이딩 윈도우의 컨볼루션 구현 *수정*
- YOLO 알고리즘 *수정*
강의 노트(선택 사항)
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- 강의 노트 W3
퀴즈
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Assignment
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Assignment
- 감지 알고리즘
프로그래밍 과제
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Programming
- YOLO로 차량 감지
- U-Net을 사용한 이미지 세그멘테이션
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Readings
- 제출 전 출력 지우기(U-Net 과제용)
얼굴 인식
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- 얼굴 인식이란 무엇입니까?
- 원샷 학습
- 샴 네트워크
- 삼중항 손실
- 얼굴 인증 및 이진 분류
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- 삼중항 손실 *수정*
- 얼굴 인증 및 이진 분류 *수정*
Neural Style Transfer
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- Neural Style Transfer란 무엇입니까?
- 심층 ConvNet 학습이란 무엇입니까?
- 비용 함수
- 콘텐츠 비용 함수
- 스타일 비용 함수
- 1D 및 3D 일반화
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- 스타일 비용 *수정*
강의 노트(선택 사항)
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- 강의 노트 W4
퀴즈
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- 특수 애플리케이션: 얼굴 인식 및 Neural Style Transfer
프로그래밍 과제
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Programming
- 얼굴 인식
- Neural Style Transfer을 통한 아트 작품 만들기
참조 및 감사의 말
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Readings
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- 참고문헌
- 감사의 말
Auto Summary
Dive into the world of deep learning with this advanced course on Convolutional Neural Networks (CNNs), offered by Coursera. This course is an essential part of a specialized program in deep learning, focused on the evolving field of computer vision. Learners will explore groundbreaking applications such as autonomous driving, facial recognition, and medical image analysis. Participants will gain hands-on experience in building CNNs, including advanced architectures like Residual Networks. You'll learn to apply convolutional networks to visual detection and recognition tasks, create artwork using Neural Style Transfer, and adapt these algorithms to various image, video, and 2D or 3D data. Designed for professionals seeking to enhance their machine learning expertise, this course equips you with the knowledge to apply AI technologies in your career, elevate your technical skills, and make significant strides in the AI industry. Join now with a Starter subscription and start your journey towards mastering convolutional neural networks.
Andrew Ng
Kian Katanforoosh
Younes Bensouda Mourri