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딥러닝 4단계: 합성곱 신경망 네트워크 (CNN)

Andrew Ng

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딥러닝 4단계: 합성곱 신경망 네트워크 (CNN)

딥러닝 4단계: 합성곱 신경망 네트워크 (CNN)

http://www.boostcourse.org/ai218/lecture/34923

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오리엔테이션
1. 01. 강의 소개
2. 02. 이 코스를 개발한 전문가
3. 03. 부스트코스 학습 가이드
4. 04. 시작합니다!
1. 합성곱 신경망
1. 컴퓨터비전
2. 모서리 감지 예시
3. 더 많은 모서리 감지 예시
4. 패딩 (Padding)
5. 스트라이드 (Stride)
6. 입체형 이미지에서의 합성곱
7. 합성곱 네트워크의 한 계층 구성하기
8. 간단한 합성곱 네트워크 예시
9. 풀링(Pooling)층
10. CNN 예시
11. 왜 합성곱을 사용할까요?
2. 케이스 스터디
3. convNets-실질적 조언들
1. 오픈소스를 활용해라
2. 전이학습
3. 데이터 확대
4. 컴퓨터 비전 시스템을 구축하기 위한 팁
4. 탐지 알고리즘
5. 얼굴 인식
6. 신경망 스타일 변형
1. 신경망 스타일 변형이란?
2. CNN 이 학습하고 있는 것은 무엇일까요?
3. 비용함수
4. 내용(Content) 비용함수
5. 스타일(Style) 비용함수
6. 1D 와 3D 로의 일반화
코스를 마치며
1. 코스를 마치며

CNN 예시

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