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강의

Keras로 배우는 이미지 모델링

고급기술 수준

업데이트됨 2026. 1.

Python과 Keras로 합성곱 신경망을 구축·학습·평가하며 이미지 분석을 학습합니다.

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PythonArtificial Intelligence4시간13 동영상45 연습 문제3,650 XP39,629성취 증명서

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강의 설명

이미지 모델링에는 다양한 Machine Learning 작업을 위해 데이터를 사용해 신경망 알고리즘을 학습시키는 딥러닝 방법이 자주 필요해요. 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 분석에서 다양한 객체를 분류하는 데 사용하는 매우 강력한 신경망입니다. 이 4시간 분량의 코스에서는 Keras를 사용해 CNN을 구성하고, 학습하고, 평가하는 방법을 배우게 됩니다.

선수 조건

Introduction to Deep Learning with Keras

1

Image Processing With Neural Networks

Convolutional neural networks use the data that is represented in images to learn. In this chapter, we will probe data in images, and we will learn how to use Keras to train a neural network to classify objects that appear in images.

Introducing convolutional neural networks

Images as data: visualizations

Images as data: changing images

Classifying images

Using one-hot encoding to represent images

Evaluating a classifier

Classification with Keras

Build a neural network

Compile a neural network

Fitting a neural network model to clothing data

Cross-validation for neural network evaluation

2

Using Convolutions

Convolutions are the fundamental building blocks of convolutional neural networks. In this chapter, you will be introducted to convolutions and learn how they operate on image data. You will also see how you incorporate convolutions into Keras neural networks.

Convolutions

One dimensional convolutions

Image convolutions

Defining image convolution kernels

Implementing image convolutions in Keras

Convolutional network for image classification

Training a CNN to classify clothing types

Evaluating a CNN with test data

Tweaking your convolutions

Add padding to a CNN

Add strides to a convolutional network

Calculate the size of convolutional layer output

3

Going Deeper

Convolutional neural networks gain a lot of power when they are constructed with multiple layers (deep networks). In this chapter, you will learn how to stack multiple convolutional layers into a deep network. You will also learn how to keep track of the number of parameters, as the network grows, and how to control this number.

Going deeper

Creating a deep learning network

Train a deep CNN to classify clothing images

What is special about a deep network?

How many parameters?

How many parameters in a CNN?

How many parameters in a deep CNN?

Pooling operations

Write your own pooling operation

Keras pooling layers

Train a deep CNN with pooling to classify images

4

Understanding and Improving Deep Convolutional Networks

There are many ways to improve training by neural networks. In this chapter, we will focus on our ability to track how well a network is doing, and explore approaches towards improving convolutional neural networks.

Tracking learning

Plot the learning curves

Using stored weights to predict in a test set

Regularization

Adding dropout to your network

Add batch normalization to your network

Interpreting the model

Extracting a kernel from a trained network

Shape of the weights

Visualizing kernel responses

Keras로 배우는 이미지 모델링

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