Computer Vision/딥러닝 CNN 완벽 가이드

딥러닝 CNN 완벽 가이드 (권철민) 리뷰 1편

2022. 12. 21. 20:57
목차
  1. 섹션 0. 강의 소개 및 실습 환경
  2. 강의 내용
  3. 섹션 1. 딥러닝 기반 이해 - 딥러닝 개요와 경사 하강법
  4. 머신러닝의 이해
  5. 딥러닝 개요
  6. 딥러닝의 장단점과 특징
  7. 퍼셉트론의 개요와 학습 메커니즘 이해
  8. 회귀 개요와 RSS, MSE의 이해
  9. 경사하강법의 이해
  10. 경사하강법을 이용하여 선형회귀 구현하기
  11. 확률적 경사하강법 (Stochastic Gradient Descent)와 미니 배치 (Mini-batch) 경사하강법 이해
  12. 확률적 경사하강법 (Stochastic Gradient Descent) 구현하기
  13. 미니 배치 (Mini-batch) 경사하강법 구현하기
  14. 경사하강법의 주요 문제

섹션 0. 강의 소개 및 실습 환경

강의 내용

  1. 딥러닝 기반 이해 (1편)
  2. Keras Framework (2편)
  3. CNN 이해 (3편)
  4. CNN을 활용한 다양한 모델 (4편, )

섹션 1. 딥러닝 기반 이해 - 딥러닝 개요와 경사 하강법

머신러닝의 이해

딥러닝 개요

딥러닝의 장단점과 특징

인간의 인지능력과 협업하는 딥러닝

퍼셉트론의 개요와 학습 메커니즘 이해

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회귀 개요와 RSS, MSE의 이해

ㅁㄴㅇㄹ

경사하강법의 이해

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경사하강법을 이용하여 선형회귀 구현하기

ㅁㄴㅇㄹ

확률적 경사하강법 (Stochastic Gradient Descent)와 미니 배치 (Mini-batch) 경사하강법 이해

ㅁㄴㅇㄹ

확률적 경사하강법 (Stochastic Gradient Descent) 구현하기

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미니 배치 (Mini-batch) 경사하강법 구현하기

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경사하강법의 주요 문제

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  5. 딥러닝 개요
  6. 딥러닝의 장단점과 특징
  7. 퍼셉트론의 개요와 학습 메커니즘 이해
  8. 회귀 개요와 RSS, MSE의 이해
  9. 경사하강법의 이해
  10. 경사하강법을 이용하여 선형회귀 구현하기
  11. 확률적 경사하강법 (Stochastic Gradient Descent)와 미니 배치 (Mini-batch) 경사하강법 이해
  12. 확률적 경사하강법 (Stochastic Gradient Descent) 구현하기
  13. 미니 배치 (Mini-batch) 경사하강법 구현하기
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