YOLO(You Only Look Once) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.
이런 걸
배워요!
딥러닝 논문 읽는 법
딥러닝 논문 구현하는 법
YOLO 모델 구조에 대한 디테일한 이해
Object Detection 문제영역에 대한 배경지식
TensorFlow 2.0을 이용한 코드 작성법
딥러닝 연구자 필수 소양, 최신 논문 구현 능력!
YOLO 구현과 함께 익혀보세요 😀
많은 기업들에서 딥러닝 연구자를 채용할때 최신 논문을 직접 구현해본 경험을 우대하고 있습니다. YOLO(You Only Look Once) 논문을 직접 구현해보면서 최신 논문 구현 경험을 익혀보세요.
YOLO 논문을 함께 읽으며 YOLO 구조를 완벽하게 파악한 뒤✍️,
TensorFlow 2.0을 이용해서 YOLO를 직접 구현해봅시다.👨🏻💻
YOLO 논문(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)을 같이 읽고, YOLO 모델을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해봅니다. 또한 구현한 YOLO 모델을 이용한 Cat Detector를 만들어 봅니다.
👋 본 강의는 TensorFlow 2.0과 딥러닝 기초에 대한 선수지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.
딥러닝 핵심 이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.
Q. 딥러닝 논문 구현을 경험해보면 무엇이 좋나요?
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝 논문을 읽고 구현하는 능력을 기르고 싶은 분
딥러닝 연구 관련 직종으로 취업을 원하시는 분
인공지능/딥러닝 관련 연구를 진행하고 싶은 분
인공지능(AI) 대학원을 준비 중이신 분
선수 지식,
필요할까요?
Python 사용경험
선수강의 [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 수강경험
전체
30개 ∙ (3시간 37분)
가 제공되는 강의입니다.