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딥러닝 · 머신러닝

[AI 기초] AI Research Engineer를 위한 CNN 이해하기

CNN을 공부 했는데도 잘 모르시겠다구요? CNN의 기본 동작 원리를 핵심 부분만 간결하게 알려 드리겠습니다.

(5.0) 수강평 4개

수강생 236명

컴퓨터 비전PythonPyTorchCNN
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입문자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝, CNN] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • Convolutional Neural Network (CNN)의 기본 개념 이해

  • Convolution 연산 및 필터의 작동 원리 학습

  • Numpy를 사용한 Convolution 연산 구현 및 결과 시각화

  • PyTorch를 사용한 Convolution 연산 구현 및 결과 시각화

  • CNN의 학습 원리와 input/output channel의 의미 이해

CNN이 이해가 잘 안돼요.... 😭

Convolution이 어떤 연산인지 정확하게 이해 하고 계신가요?

Convolution이 Computer Vision에서 어떤식으로 사용되는지 먼저 간단한 예시를 보여 드리겠습니다.

CNN은 Convolution + Neural Network 입니다.

CNN이 잘 이해가 안 된다면 우선 Convolution이 무엇인지부터 이해해 보아요 😀

이 강의의 특징

여러분들의 소중한 시간을 위해 엑기스만 담았습니다.

📌 Convolution이 무엇인지 부터 차근차근 알려드립니다.

📌 Convolution이 컴퓨터 비전에서 어떻게 사용 되는지 알려드립니다.

📌 Convolution을 Python Numpy 와 PyTorch 둘다 구현 해 보고 결과가 같다는 것을 확인 해 봅니다.

📌 CNN의 학습 원리에 대해서 설명 드립니다.

이런 분들께 추천해요

인공지능(AI) 공부를 시작했어요.
이 강의는 입문자용 강의로 특별한 선수지식 없이 들으실 수 있습니다.

CNN이 이해가 잘 안가요.
CNN을 공부했어도 이해가 잘 안된다면 Convolution을 먼저 공부해 봅시다.

Convolution을 이해하고 싶어요
PyTorch나 TensorFlow의 Convolution 연산이 실제로 어떻게 이루어지는지 살펴 봅시다.

이런 내용을 배워요.

Convolution이 뭔가요?

Convolution이라는 연산 자체는 사실 그리 복잡한 연산이 아닙니다. 우선 이 연산이 정확히 어떻게 동작하는지 부터 이해해 보아요.



컴퓨터 비전에서의 Convolution 예시

Convolution이 컴퓨터 비전에서는 어떻게 사용되는지 예시를 배워봅니다. 사실 여러분들은 이미 Convolution을 많이 사용하고 있답니다.

Convolution - Numpy 구현체

Convolution을 Numpy로 구현해 보아요. Convolution이 정확하게 어떻게 동작하는지 파헤쳐 봅시다.

Convolution - PyTorch 구현체

Numpy로 구현한 것과 PyTorch로 구현한 것이 일치 하는것을 확인 합시다. 그런 다음에 CNN을 더 깊게 이해해 보아요.

수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 실습을 무조건 따라 하실 필요는 없습니다. 결과만 보셔도 괜찮습니다.

  • 실습 환경은 Window OS 기준으로 설명합니다.

  • Python, Numpy, PyTorch를 사용합니다.

  • 환경 세팅을 위해 Anaconda, VScode와 Jupyter Notebook을 사용합니다.

    • 강의 초반에 환경세팅 하는 방법을 알려드립니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • CNN의 기초를 배우고자 하는 모든 분들

  • CNN을 배웠는데도 이해가 잘 안된다 하시는 분들

  • CNN을 제대로 이해 하고 싶으신 분들

선수 지식,
필요할까요?

  • 필수 선수지식은 없습니다

  • (Optional) 딥러닝 기초 지식

  • (Optional) Numpy 및 PyTorch 사용 경험

  • (Optional) 선형대수 및 기초 수학 개념 이해

안녕하세요
화이트박스입니다.

  • 주요 경력

    • (현) 국내 IT 대기업 AI Research Engineer

    • (전) AI 스타트업 AI Research Engineer

  • AI 연구/개발 이력

    • 다수의 AI 프로젝트 진행 및 AI 프로덕트 출시 경험

       

    • 다수의 AI 연구 및 Top-Tier Conference 논문 게재 경험

    • Generative AI 전문가

  • 기타 이력

    • 국내 학회 인공지능 세션 튜토리얼 강사

    • 국내 대기업 AI 강의 초빙 강사

    • 사내 생성 AI 세미나 강사

       

 

커리큘럼

전체

15개 ∙ (49분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!