[생활코딩] Tensorflow 이미지 분류 - CNN (python)

이 수업은 코드로 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다. 텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 이미지 분류 딥러닝 모델을 작성합니다.

강좌 소개
난이도
보통
카테고리
프로그래밍 - 프로그래밍 기초
태그
머신러닝, 텐서플로우, 파이썬
소요 시간
약 2시간
추천 수강대상
- 초등학생부터 어르신까지 누구나
- 딥러닝이 이미지를 어떻게 학습하는지 궁금한 분들
- 이미지 분류 딥러닝 모델을 직접 코딩으로 구현해보고 싶은 분들
- 딥러닝 프로그래밍을 배우고 싶었으나 수학과 원리 때문에 어려움이 있던 분들

구름EDU 수강자 분들을 위해 생활코딩이 함께 합니다. 항상 좋은 지식을 전해주시는 생활코딩에 감사드립니다.



💡CNN이란?


Convolutional neural network(CNN 또는 ConvNet)란 데이터로부터 직접 학습하는 딥러닝의 신경망 아키텍처입니다.

CNN은 영상에서 객체, 클래스, 범주 인식을 위한 패턴을 찾을 때 특히 유용합니다.

또한, 오디오, 시계열 및 신호 데이터를 분류하는 데도 매우 효과적입니다.




💡CNN이 중요한 이유


CNN은 영상 및 시계열 데이터에서 주요 특징을 찾아내고 학습하기 위한 최적의 아키텍처를 제공합니다.

CNN은 다음과 같은 응용 분야에서 핵심 기술로 사용됩니다.


의료 영상

의료 영상: CNN은 수천 건의 병리학 보고서를 검토하여
영상에서 암 세포의 유무를 시각적으로 검출할 수 있습니다.

신호 처리

오디오 처리: 마이크가 있는 모든 기기에서 키워드 검출을 사용하여 특정 단어나 문구("Hey Siri!")가 발화되었을 때 이를 검출할 수 있습니다.
CNN은 키워드를 정확하게 학습하여 어떤 환경에서도 다른 모든 문구는 무시하고 키워드를 검출할 수 있습니다.

객체 검출

객체 검출: 자율주행에서는 표지판이나 다른 객체의 존재 여부를 정확하게 검출하고
출력을 바탕으로 결정을 내리는 데 CNN을 사용합니다.

합성 데이터 생성

합성 데이터 생성: GNN(Generative Adversarial Networks)을 사용하여
얼굴 인식 및 자율주행을 비롯한 딥러닝 응용 분야에서 사용할 새로운 영상을 생성할 수 있습니다.



💡CNN을 사용해야 하는 경우


영상 데이터와 같이 복잡한 데이터가 대량으로 있을 때 CNN 사용을 고려할 수 있습니다.

또한 신경망 구조에서 작동하도록 전처리한 경우 신호 또는 시계열 데이터에도 CNN을 사용할 수 있습니다.


출처: https://kr.mathworks.com/discovery/convolutional-neural-network-matlab.html



💡수업 소개


이 수업은 코드로 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다.

텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 이미지 분류 딥러닝 모델을 작성합니다.




생활코딩 운영자 이고잉입니다



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교육 과정
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    LEC13. 내 이미지 사용하기
    LEC14. 내 이미지 사용하기 (실습)
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마지막 업데이트|2023년 06월 20일
강의자 소개
생활코딩의 세계에 오신 것을 환영합니다. 생활코딩은 일반인들에게 프로그래밍을 알려주는 무료 온라인, 오프라인 수업입니다. 어떻게 공부할 것인가를 생각해보기 전에 왜 프로그래밍을 공부하는 이유에 대한 이유를 함께 생각해보면 좋을 것 같습니다.

강좌 후기
무료

평균평점
5.0
난이도
보통
수강기간
평생 무제한
소요 시간
약 2시간