1. 강의 소개

• 이 강의에서는 보다 발전된 CNN 모델들에 대해 깊이 있게 알아봅니다. 각 모델의 아키텍처와 특징에 대해 구체적인 사례를 학습해 보겠습니다. 또한, 파라미터 사이즈를 줄이기 위해 각 모델이 어떤 방법을 고안했는지 알아봅니다.

2. 강의 키워드

• ResNet, GoogLeNet, AlexNet, VGGNet, DenseNet

3. Further Reading

• Deep Residual Learning for Image Recognition

4. Further Question

• 최신 CNN 모델들이 기존 모델들에 비해 어떤 점이 개선되었는지, 또 이러한 개선이 모델의 성능 향상에 어떻게 기여했는지 정리해보세요.

5. 강의 영상

6. 강의 자료