REBOOT: CS231n
CNN, CS231N, 딥러닝
시작일
20200716
진행일시
매주 목 / 19:30
모집현황
진행장소
강남캠퍼스
시작일
20200716
진행일시
매주 목 / 19:30
모집현황
진행장소
강남캠퍼스
사회적 거리두기 2단계 이상일 경우, ZOOM을 활용하여 온라인으로 진행될 수 있습니다.
학습대상
딥러닝이 완전 처음이신 분은 따라오시는데 많은 어려움이 있을 수 있습니다. 하지만 열정과 충분히 투자할 시간이 있으시다면 환영입니다. cs231n이나 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'을 한번 정도 보셨고 코딩하실 때 가져다 쓰실 수는 있지만 정확히 왜 사용하는지 이해가 어려우신 분들이 함께 공부하면 좋을 것 같습니다.
과목난이도
쉬움 (1단계) ~ 어려움(5단계)
☘️☘️☘️: 기초 선수지식을 바탕으로 더 깊은 분야를 탐구해요.
학습목표
- 딥러닝과 컴퓨터비전(Computer Vision)의 핵심 개념을 공부합니다.
- cs231n자료와 추가자료를 함께 공부함으로 견고한 기초를 쌓고 딥러닝 직관력(intuition)을 키웁니다.
- 딥러닝을 처음 공부하는 분들에게 쉽게 설명할 수 있을 정도로 잘 이해하고 말할 수 있는 것을 목표로 합니다.
운영방식
매주 강의 영상을 보고 강의 슬라이드를 이용해서 발표를 준비합니다.
풀잎스쿨 과정 동안 한 사람이 최소 한 번은 발제하게 됩니다. (너무 부담갖지 않으셔도 됩니다 :))
* 강의에 따라 핵심논문들을 추가로 준비하여 리뷰합니다.
* 가능하다면/관심있는 분들이 계시면 cs231n Homework도 함께 진행하면서 개념을 잘 쌓고자 합니다.
선수지식
딥러닝을 한번 정도는 공부하여 기초 개념들을 이해하고 있음
컴퓨터 비전에 대해 대략적으로 알고 있음
cs231n을 한번 봤는데 아직 이해가 어려우신 분들!
학습 및 참고자료
- https://cs231n.stanford.edu/2017/syllabus.html
- https://cs231n.github.io/
- 기본 자료로 Stanford cs231n 강의 영상과 자료를 이용하고자 합니다.
- 최근에 2020 강의 슬라이드가 업데이트 되어서 2020 version을 참고하여 공부합니다.
- 중요한 부분은 논문도 함께 준비하여 리뷰합니다.
- 커리큘럼을 참고해주세요.
커리큘럼
사전학습 / 이론+실습
| 주차 | 학습내용 | 학습자료 |
|---|---|---|
| 1 주차 | Lecture 2 | Image Classification | https://www.youtube.com/watch?v=OoUX-nOEjG0 |
| 2 주차 | Lecture 3 | Loss Functions and Optimization | https://www.youtube.com/watch?v=h7iBpEHGVNc |
| 3 주차 | Lecture 4 | Introduction to Neural Networks | https://www.youtube.com/watch?v=d14TUNcbn1k |
| 4 주차 | Lecture 5 | Convolutional Neural Networks | https://www.youtube.com/watch?v=bNb2fEVKeEo |
| 5 주차 | Lecture 6 | Training Neural Networks, part I | https://www.youtube.com/watch?v=wEoyxE0GP2M |
| 6 주차 | Lecture 7 | Training Neural Networks, part II | https://www.youtube.com/watch?v=_JB0AO7QxSA |
| 7 주차 | Lecture 9 | CNN Architectures | https://www.youtube.com/watch?v=DAOcjicFr1Y |
| 8 주차 | Lecture 10 | Recurrent Neural Networks | https://www.youtube.com/watch?v=6niqTuYFZLQ |
| 9 주차 | Lecture 11 | Detection and Segmentation | https://www.youtube.com/watch?v=nDPWywWRIRo |
| 10 주차 | Lecture 12 | Visualizing and Understanding | https://www.youtube.com/watch?v=6wcs6szJWMY |
| 11 주차 | Lecture 13 | Generative Models | https://www.youtube.com/watch?v=5WoItGTWV54 |
퍼실소개
박지환
인공지능 기술에 관심이 있어 평소에 딥러닝과 강화학습을 공부하고 있는 휴학생입니다. cs231n을 두 번 정도 완강했는데 깊은 직관(intuition)에 대해서는 아직 부족한 부분이 있는 것 같아 업데이트 된 강의 자료와 관련 논문을 같이 보면서 딥러닝과 컴퓨터 비전의 견고한 기초와 깊은 이해를 쌓고자 합니다.
인공지능 기술에 관심이 있어 평소에 딥러닝과 강화학습을 공부하고 있는 휴학생입니다. cs231n을 두 번 정도 완강했는데 깊은 직관(intuition)에 대해서는 아직 부족한 부분이 있는 것 같아 업데이트 된 강의 자료와 관련 논문을 같이 보면서 딥러닝과 컴퓨터 비전의 견고한 기초와 깊은 이해를 쌓고자 합니다.
본 과정은 딥러닝에 입문하시는 분들이 가장 많이 보고 공부하는 스탠포드대의 cs231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition을 가지고 공부합니다. 강의에 따라 관련논문도 함께 볼 생각입니다. (https://cs231n.stanford.edu/2017/) 2020년 버전 강의노트가 친절하게 설명되는 방식으로 업데이트되어 2020년 강의노트도 참고해서 같이 봅니다. 매주 cs231n 1강의를 공부하여 발표하는 형태로 공부하게 됩니다. 딥러닝의 주요한 기초/항목들을 누구에게나 쉽게 설명할 수 있고 실제 코드로도 옮길 수 있을 정도로 잘 이해하는 것을 목표로 합니다.