개인 공부/CS231n2 Lecture2 : Image Classification 본 글은 stanford university에서 제공하는 cs231n 2017ver 강의 영상을 보고 정리, 요약한 것입니다. cs231n 2017년 강의영상 : https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv Lecture Collection | Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Spring 2017) Computer Vision has become ubiquitous in our society, with applications in search, image understanding, apps, mapping, medicine, drones, and self-.. 2022. 1. 10. CS 231n 정리 시작! Stanford의 CS231n 강의를 들으면서 세미나 준비, 발표했던 내용을 정리해 기록으로 남길 예정이다. 해당 카테고리의 글은 남을 위한 정리보다는 내가 내용을 추후 참고하기 위한 목적이 더 크다. 보실 분들은 참고해주세요! 내용의 오류나 오타 등의 지적이나 다양한 피드백은 언제나 환영입니다. ✅ 강의 소개 Computer Vision에서 아주 유명한 스탠포드의 강의인 cs231n이다. 컴퓨터비전을 공부하는 사람 중에 안 본 사람이 없을 정도로 유명하다고 불리고 나도 인공지능 공부를 하기 전부터 들어봤던 강의이니.. 대충 맞는 것 같다. 해당 강의는 딥러닝의 구조를 자세하게 살펴보고 그 중에서도 이미지 분류 모델을 중점적으로 가르친다. 강의를 통해 이미지 인식 문제 설정 방법, 모델 알고리즘, 모델 .. 2022. 1. 9. 이전 1 다음 728x90
