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  커넥트재단

  커넥트재단은 '커넥트 번역 서포터즈'와 함께 deeplearning.ai 강의를 번역하여 제공합니다. 모든 강의의 저작권은 deeplearning.ai에게 있습니다

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  Andrew Ng

  Andrew Ng 교수님은 현재 Coursera 의 Co-founder 겸 Stanford University 에서 겸임교수를 하고 있습니다. 이전에는 Google Brain을 공동 설립하고 이끌었으며 Baidu 의 전 부사장 겸 수석 과학자였습니다.

1. 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks)
   1. 컴퓨터비전
   1. 모서리 감지 예시
   1. 더 많은 모서리 감지 예시
   1. 패딩 (Padding)
   1. 스트라이드 (Stride)
   1. 입체형 이미지에서의 합성곱
   1. 합성곱 네트워크의 한 계층 구성하기
   1. 간단한 합성곱 네트워크 예시
   1. 풀링(Pooling)층
   1. CNN 예시
   1. 왜 합성곱을 사용할까요?
2. 케이스 스터디
   1. 왜 케이스 스터디를 하나요?
   1. 고전적인 네트워크들
   1. Resnets
   1. 왜 ResNets 이 잘 작동할까요?
   1. Network 속의 Network
   1. Inception 네트워크의 아이디어
   1. Inception 네트워크
3. ConvNets 을 위한 실질적인 조언들
   1. 오픈소스를 활용해라
   1. 전이학습
   1. 데이터 확대
   1. 컴퓨터 비전 시스템을 구축하기 위한 팁
4. 탐지 알고리즘
   1. 물체 로컬리제이션
   1. 특징점 탐지
   1. 물체 인식 (Object Detection)
   1. 합성곱으로 슬라이딩 윈도 구현하기
   1. 경계 상자 (Bounding Boxes) 예측하기
   1. 합집합 위의 교집합 (IOU)
   1. 비-최대값 억제 (Nonmax Suppression)
   1. 앵커 박스 (Anchor Boxes)
   1. YOLO 알고리즘
   1. 지역 제안 알고리즘 (Optional)
5. 얼굴 인식
   1. 얼굴 인식이란?
   1. 원샷 학습 (One Shot Learning)
   1. 샴 네트워크 (Siamese Network)
   1. 삼중항 손실 (Triplet loss)
   1. 얼굴 검증 및 이진 분류
6. 신경망 스타일 변형 (Neural Style Transfer)
   1. 신경망 스타일 변형이란?
   1. CNN 이 학습하고 있는 것은 무엇일까요?
   1. 비용함수
   1. 내용(Content) 비용함수
   1. 스타일(Style) 비용함수
   1. 1D 와 3D 로의 일반화
7. 마무리 안내
   1. 코스 마무리

번역 및 내용 감수 총괄: 박해선(텐서플로우 블로그)
번역: 임도연, 김종인, 이창윤, 박준희, 홍재이, 한동훈, 조하늘, 박정빈 (커넥트번역서포터즈)
퍼블리싱: 장지수(커넥트재단)