차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

강의 슬라이드 다운로드

실습 colab 링크 확인하는 법

인공지능, 머신러닝, 딥러닝

머신러닝(Machine Learning)의 정의

지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning)

딥러닝(Deep Learning)

딥러닝, 텐서플로 응용분야

간략히 살펴보는 딥러닝의 역사

머신러닝의 기본 프로세스 - 가설 정의, 손실함수 정의, 최적화 정의

Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Mini-Batch Gradient Descent

Training Data, Validation Data, Test Data & 오버피팅(Overfitting)

소프트맥스 회귀(Softmax Regression) & 크로스 엔트로피(Cross-Entropy Loss Function) & One-hot Encoding & MNIST

TensorFlow 2.0 소개

파이썬(Python) 설치

pip를 이용한 TensorFlow 설치

TensorFlow 2.0을 이용한 선형 회귀(Linear Regression) 알고리즘 구현

TensorFlow 2.0 케라스 서브클래싱(Keras Subclassing)

TensorFlow 2.0과 Softmax Regression을 이용한 MNIST 숫자분류기 구현

다층 퍼셉트론 MLP

TensorFlow 2.0과 ANN을 이용한 MNIST 숫자분류기 구현

오토인코더(AutoEncoder)의 개념

TensorFlow 2.0과 오토인코더를 이용한 MNIST 데이터 재구축

컴퓨터 비전 문제의 어려움과 CNN 기반 컴퓨터비전 시대의 도래

컨볼루션 신경망의 핵심개념 - 컨볼루션(Convolution), 풀링(Pooling)

TensorFlow 2.0을 이용한 MNIST 숫자분류를 위한 CNN 구현

드롭아웃(Dropout)

TensorFlow 2.0을 이용한 CIFAR-10 이미지 분류를 위한 CNN 구현

AlexNet

VGGNet

GoogLeNet(Inception V1)

tf.train.CheckpointManager API를 이용해서 파라미터 저장하고 불러오기

텐서보드(TensorBoard)를 이용해서 학습과정 시각화(Visualization)하기

ResNet

EfficientNet

Google Colab 소개

초보자 스타일 구현(Beginners Style Implementation) - fit() 함수를 통한 트레이닝

Pre-Trained CNN 모델을 이용한 Image Classification - tf.kears.applications 모듈을 이용한 VGGNet을 이용한 Cats vs Dogs Dataset 분류

Keras Callbacks 사용법

순환신경망(RNN)

경사도 사라짐 문제(Vanishing Gradient Problem) & LSTM & GRU

임베딩(Embedding)의 개념 & Char-RNN

TensorFlow 2.0을 이용한 Char-RNN 구현

Gradient Clipping

Bidirectional RNN

RNN의 다양한 구성형태 - one to one, one to many, many to one, many to many

IMDB Movie Review 데이터셋에 대한 RNN을 이용한 Sentiment Classification

일반적인 딥러닝 논문 구현 프로젝트의 파일 구조

Text Detection 문제영역 소개

EAST(Efficient and Accuracy Scene Text detector)

CRAFT(Character Region Awareness For Text detection)

실습 진행방식 소개

실습 환경구성 안내

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CRAFT를 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 2 - EAST를 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습

장시간 Training이 필요한 Colab 실습 진행시 유의사항

Python 기본 자료구조 - List, Dictionary, Tuple

Python에서의 함수(Function) 정의 & 클래스(Class) 정의

Python 라이브러리에 대한 빠른 리뷰 - Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CRAFT를 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 Solution

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 2 - EAST를 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 Solution

Attention OCR

CRNN(Convolutional Recurrent Neural Networks)

OCR 데이터셋 소개

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CRNN를 이용한 License Plate OCR 모델(Custom Dataset) 학습

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CRNN를 이용한 License Plate OCR 모델(Custom Dataset) 학습 Solution

딥러닝 모델의 성능 평가 - 정량적 평가(Quantitative Result) & 정성적 평가(Qualitative Result)

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CRAFT와 CRNN을 이용한 차량 번호판 인식 모델(Custom Dataset) 구현 Solution

딥러닝을 이용한 실무 프로젝트 진행 방법 & 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 법

Object Detection Metric - IoU, mAP

Object Detection Datasets – Pascal VOC, MS COCO, KITTI, Open Images

R-CNN(Regions with CNN)

Fast R-CNN

Faster R-CNN

YOLO v1

Non-Maximum Suppression (NMS)

SSD(Single Shot MultiBox Detector)

RetinaNet

CenterNet

TFRecord의 개념 및 TFRecord 학습의 필요성

TensorFlow 2.0을 이용한 TFRecord 파일 읽고(Read) 쓰기(Write)

Custom Dataset 실습 1 - Custom Dataset을 TFRecord로 쓰고(Write) 읽어보기(Read) 실습

Custom Dataset 실습 1 - Custom Dataset을 TFRecord로 쓰고(Write) 읽어보기(Read) 실습 Solution

TensorFlow Object Detection API 소개

TensorFlow Object Detection API를 이용한 Object Detection 2가지 방법론 - Pre-Trained 모델 사용 & Custom Dataset 학습

Pre-Trained Model을 이용한 Object Detection - 학습과정 없이 Object Detection Inference하기

실전 프로젝트 실습 1 - Faster R-CNN을 이용한 Person Detection

TensorFlow Object Detection API를 이용한 Custom Dataset 트레이닝 과정 소개

Oxford Pet-IIIT 데이터셋 트레이닝 과정에 필요한 요소 리뷰(pbtxt, config) & Oxford Pet-IIIT 데이터셋 TFRecord 변환 코드리뷰

Faster R-CNN을 이용한 Oxford Pet-IIIT 데이터셋 학습 코드리뷰 - Training

Faster R-CNN을 이용한 Oxford Pet-IIIT 데이터셋 학습 코드리뷰 - Evaluate

Faster R-CNN을 이용한 Oxford Pet-IIIT 데이터셋 학습 코드리뷰 - Inference

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CenterNet을 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 실습

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CenterNet을 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 실습 Solution - TFRecord 변환

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CenterNet을 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 Solution - Training

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CenterNet을 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 실습 Solution - Evaluate

Custom Dataset 실전 프로젝트 실습 1 - CenterNet을 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 실습 Solution - Inference colab 파일링크

Image Captioning 문제영역 소개

Image Captioning 데이터셋 소개 - MS-COCO, Flickr 8K,30K

Show and Tell & Beam Search

Show Attend and Tell & Teacher Forcing

TensorFlow2.0을 이용한 Show Attend and Tell 구현 - train_and_evaluate.py

TensorFlow2.0을 이용한 Show Attend and Tell 구현 - utils.py

TensorFlow2.0을 이용한 Show Attend and Tell 구현 - model.py

TensorFlow2.0을 이용한 Show Attend and Tell 구현 - data_utils.py

생성 모델(Generative Model)의 개념

잠재 변수(Latent Variable)의 개념

GAN(Generative Adversarial Networks)의 개념

TensorFlow 2.0을 이용한 MNIST 데이터에 대한 GAN 구현

Neural Style Transfer 구조 (A neural algorithm of artistic style 논문)

TensorFlow 2.0을 이용한 Neural Style Transfer 알고리즘 구현

Neural Style Transfer 알고리즘 실행

Semantic Image Segmentation 문제영역 소개

CenterNet을 이용한 Human Pose Estimation 소개

Pre-Trained CenterNet을 이용한 Human Pose Estimation

다양한 자연어처리(NLP) 문제영역 소개

Papers With Code 활용법

더 공부할 것들