[Deep Learning] 컴퓨터 비전을 위한 심층학습 기법 강의정리

한 학기동안 KAIST 김준모 교수님의 "컴퓨터비전을 위한 심층학습 기법" 강의를 듣고

다른 사람에게 딥러닝을 이용한 영상학습기법에 대한 기초를 설명하기 위해 

만든 발표자료.

슬라이드에 사용된 사진은 교수님 강의자료와 http://cs231n.github.io/ 이 강의자료에서 사용된 영상을 주로 이용.

딥러닝의 역사부터 신경망의 학습방법 및 팁에 대한 내용이 포함.

하지만 나조차 제대로 이해를 못해서 건너 뛴 내용이 너무 많다.. ㅠ 

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     [ 목  록 ]

1. 딥러닝의 역사

- 딥러닝이란 무엇인가

- Neural Network의 역사

- Perceptron

- Multi-layer Perceptron

- Deep Learning(Unsupervised pre-training, ReLU, Dropout etc..)

2. 어떻게 네트워크를 학습하는가

Linear Classification

- Score function

- Loss function

- Gradient descent

- Error back-propagation

- Activation 

- Pre-processing

- Learning rate

- etc...

3. Convolutional Neural Network에 관하여..

- CNN은 무엇인가

- 어떻게 학습하는가

- 데이터는 어떻게 늘리는가

- 최근 추세는 어떠한가

- 시각화 기법은 무엇이 있는가

- 또 무엇을 할 수 있는가

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