Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)’ 과정을 소개하고 리뷰해 보려고 합니다. 이 과정은 딥러닝 전문화 과정의 네 번째 모듈로, 컴퓨터 비전의 발전과 여러 흥미로운 응용 프로그램들을 다루고 있습니다. 특히 자율 주행, 얼굴 인식, 방사선 이미지 판독 등 다양한 분야에서 CNN이 어떻게 활용되는지를 배울 수 있습니다.
과정을 통해 여러분은 합성곱 신경망을 구축하는 방법은 물론, 잔차망(residual networks)과 같은 최신 모델 변형을 적용하는 능력을 얻게 됩니다. 또한, 시각적 탐지 및 인식 작업에 CNN을 적용하는 방법을 배우고, 신경망 스타일 전송(neural style transfer)을 통해 예술을 생성하는 기술도 익힐 수 있습니다.
커리큘럼 소개
1. 합성곱 신경망의 기초 – CNN의 기본 층(풀링, 합성곱)을 구현하고, 다중 클래스 이미지 분류 문제를 해결하기 위해 이들을 효과적으로 쌓는 방법을 배웁니다.
2. 딥 합성곱 모델: 사례 연구 – 심층 CNN에서 사용되는 강력한 실용 기술과 방법을 연구하고, 자신의 딥 CNN에 전이 학습을 적용하는 방법을 익힙니다.
3. 객체 감지 – CNN에 대한 새로운 지식을 응용하여 컴퓨터 비전 분야에서 가장 핫하고 도전적인 분야 중 하나인 객체 감지에 적용합니다.
4. 특별 응용: 얼굴 인식 및 신경 스타일 전송 – CNN이 여러 분야, 특히 예술 생성 및 얼굴 인식에 어떻게 적용되는지를 탐구하고, 자신의 알고리즘을 구현하여 이를 실현해 봅니다!
추천하는 이유
이 과정은 단순히 이론을 넘어 실제 사례와 응용을 통해 학습할 수 있습니다. 또한, 프로젝트 기반의 접근으로 실력을 확실하게 쌓을 수 있어, AI와 머신러닝에 관심 있는 분들이라면 꼭 수강해 보시기를 추천드립니다. CNN에 관한 심층적인 이해를 통해 여러분의 기술적 경로를 한층 더 발전시키는 기회를 가질 수 있습니다.
이 과정에서 배우는 모든 내용은 실제 산업 및 연구에 매우 유용하게 활용될 수 있으므로, 특히 AI와 딥러닝에 진입하려는 모든 사람들에게 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks