강의 설명

이 딥러닝 강의는 PyTorch를 활용한 이미지 분야를 다루며, 이미지 분류, 객체 탐지, 분류, 생성에서 뛰어난 실무 기술과 지식을 갖추도록 도와줍니다.

합성곱 신경망(CNN)으로 이미지를 분류하세요

CNN을 활용해 이진 및 다중 클래스 이미지 분류를 수행하고, PyTorch에서 사전 학습된 모델을 활용하는 방법을 이해하게 됩니다. 바운딩 박스를 사용하면 이미지 내 객체를 감지하고 객체 인식 모델의 성능도 평가할 수 있습니다.

마스크를 적용하여 이미지를 분류

이미지 분류를 탐색하고, 이미지에 마스크를 적용하여 의미론적, 인스턴스, 파노픽 분류를 포함한 다양한 분류를 살펴보며, 각 분류 유형에 필요한 서로 다른 모델 아키텍처에 대해 학습합니다.

GAN으로 이미지 생성하기

마지막으로, 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용해 직접 이미지를 생성하는 방법을 배우게 됩니다. Deep Convolutional GAN(DCGAN)을 구축하고 학습하는 데 필요한 기술과 생성된 이미지의 품질과 다양성을 평가하는 방법을 배우게 됩니다.이 강의를 마치면 PyTorch 모델을 사용해 다양한 이미지 작업을 수행할 수 있는 기술과 경험을 갖추게 됩니다.

선수 조건

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Image Classification with CNNs

Learn about image classification with CNNs, the difference between the binary and multi-class image classification models, and how to use transfer learning for image classification in PyTorch.

Binary and multi-class image classification

강의 설명

합성곱 신경망(CNN)으로 이미지를 분류하세요

마스크를 적용하여 이미지를 분류

GAN으로 이미지 생성하기

수료증 획득

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