[부스트코스] 딥러닝 기초 다지기 3~5

#3-1 CNN ■ Convolution - 두 함수를 결합하여 새로운 함수를 생성하는 연산 - 새로운 NN 만들고 Sliding Window 하는 것 - Continuous convolution (연속적인 신호) - Discrete convolution (이산적인 신호) - 2D image convolution 이미지 처리, CNN에서 주로 사용하는 연산 Blur, Emboss, Outline ■ RGB Image Convolution - Depth 방향 3채널(RGB) - Feature Map의 채널 숫자(= convolution filter의 수) > Convolution Feature 의 크기 = input 채널과 output (convolution featuremap 채널) ■ CNN - Ful..

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• · 2023. 9. 17.
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[부스트코스] 딥러닝 기초 다지기 1~2

#1-1 딥러닝 기본 용어 설명 ■ 딥러너가 되려면? - 구현 기술 - 수학 기술 (Linear Algebra, Probability) - Knowing a lot of recent Papers 어떤 트렌드, 논문, 연구들이 발표되는지 아는 것 ■ AI - AI[ML{DL()}] AI: Mimick human intelligence (인간의 지능을 모방) ML: Data-driven approach (데이터 기반의 학습) DL: Neural Networks (NN 모델을 사용) ■ 딥러닝 주요 키워드 (※ 이 4가지 항목에 비추어 연구, 논문을 보면 이해↑) - data: the model can learn from Classification: 강아지, 고양이 분류 Semantice Segmentatio..

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• · 2023. 9. 6.
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