CNN 기초 마스터하기

이미지, 파이토치, 컨볼루션, MNIST

  • 첫걸음 프로젝트
  • 10 시간 12 스테이지
  • 134 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

필수 선행 학습 📖

  • 파이토치 첫걸음 [1]
  • 딥러닝 첫걸음
  • 딥러닝 입문 [1]

☺️ CNN의 세계로 여러분을 초대합니다!

딥러닝의 경이로움을 탐험할 준비가 되셨나요? 이미지 인식과 처리에서 혁명을 일으킨 기술, 바로 컨볼루션 신경망(CNN)에 대해 배울 시간입니다. 이 방법은, 사진을 보고 무엇이 표현되어 있는지를 인식하는 데 필수적이며, 자동차🚘에서 사람의 얼굴😊을 인식하거나 의료🏥 이미지를 분석하는 데까지 널리 사용됩니다.

CNN은 복잡해 보일 수 있지만, 이번 교재에서는 쉽고 재미있게 접근할 수 있도록 구성했습니다. 먼저, CNN이 기존의 신경망과 어떻게 다른지를 이해하고, 이들이 이미지 데이터와 어떻게 상호작용하는지를 살펴볼 것입니다. 이론적인 부분을 토대로, 간단한 실습을 통해 자신만의 첫 CNN을 만들어볼 수 있습니다.

🌈 첫 번째 단계: 이미지와 친해지기

이미지는 단순한 픽셀의 집합이 아닙니다. 각 픽셀이 모여 완성된 이미지는 정보와 이야기를 전달합니다. 이 단계에서는 이미지 처리의 기초를 배우며, 흑백과 컬러 이미지의 차이를 체험하고, 이미지 데이터의 구조적 차원을 탐험합니다.

📘 두 번째 단계: CNN의 세계로의 여행

CNN은 이미지 인식과 처리에 혁명을 일으켰습니다. 이 단계에서는 CNN의 발전 과정과 그 원리를 배우고, 왜 CNN이 이미지 처리에 탁월한지 이해합니다. 실습을 통해 기본적인 CNN을 구현하고 직접 이미지에 적용해보는 경험을 할 수 있습니다.

🔍 세 번째 단계: 심화 학습과 실습

심화 단계에서는 2D 및 3D 컨볼루션, 풀링, 평탄화 레이어와 같은 고급 기술을 다룹니다. PyTorch를 사용하여 각종 레이어를 구현하고, Fashion MNIST 데이터 세트를 활용한 실습을 통해 실제 문제에 적용해 봅니다.

🌟 왜 이 CNN 교재를 선택해야 할까요?

1️⃣ 실습 적용: 이론만 배우는 것이 아니라, 다양한 실습을 통해 직접 구현하고 테스트해보면서 배웁니다.
2️⃣ 기초부터 탄탄하게: 기본 개념에서 출발하여 점차 심화 내용으로 이동하므로, 모든 수준의 학습자가 참여할 수 있습니다.
3️⃣ 실용적인 학습 도구: PyTorch와 같은 현대적인 도구를 사용하여, 산업계에서 바로 적용 가능한 기술을 습득합니다.

🙋‍♀️🙋🏻‍♂️ 이런 분들에게 추천해요!

✅ 이미지 처리에 첫 발을 내딛는 분들
✅ CNN의 기초를 배우고 싶은 분들
✅ 딥러닝 모델의 핵심 개념(비선형성, 스트라이드, 패딩)을 이해하고 싶은 분들
✅ 풀링 기법을 배우고 싶은 분들
✅ 피처 맵 크기 계산에 관심 있는 분들
✅ 평탄화 레이어(Flatten Layer)와 완전 연결 레이어(Fully connected Layer)의 개념을 배우고 싶은 분들
✅ 해커톤 데이터를 활용해 딥러닝 모델을 구축하고 제출해 보고 싶은 분들

이 교재는 여러분이 딥러닝 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 제공합니다. 지금 바로 시작하여 AI의 미래를 함께 만들어 갑시다! 🌟

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 12 개

1. 이미지 처리의 기초 - 흑백과 컬러 이미지 이해
2. CNN의 기본 원리와 역사
3. CNN 아키텍처와 필터(Filter)의 이해
4. 실습 ✏️: 파이토치를 사용한 CNN의 기본 구현과 필터(Filter) 적용
5. CNN에서의 비선형성, 스트라이드(Stride), 패딩(Padding)의 이해 및 적용
6. 실습✏️: 파이토치를 사용한 스트라이드(Stride)와 패딩(Padding) 적용
7. 풀링(Pooling) 기법: Max, Min, Average
8. 실습✏️: 파이토치로 풀링(Pooling) 레이어 구현
9. 피처맵(Feature Map) 크기 계산 및 실습 ✏️
10. 평탄화 레이어(Flatten Layer)와 완전 연결 레이어(Fully Connected Layer)
11. 실습✏️: 파이토치로 평탄화(Flatten), 완전 연결 레이어(Fully connected), 소프트맥스(Softmax) 함수 구현
12. Fashion MNIST 이미지 분류 실습 👕👟

내 학습 진도

1. 이미지 처리의 기초 - 흑백과 컬러 이미지 이해
데이스쿨 picture

데이스쿨

안녕하세요!🙋‍♀️ 데이스쿨은 인공지능 초/중급 학습자를 위한 프로젝트 학습📚, 스터디👥, 해커톤🖥️으로 구성된 학습 플랫폼입니다. 데이스쿨은 여러분이 인공지능 분야에서 실력을 쌓고, 성장하는 데 필요한 학습을 제공합니다.🌟 부단한 연습과 노력을 통해 여러분의 학습 목표를 달성해 보세요.💪 매일의 작은 노력이 모여 큰 성공으로 이어집니다. 🏆 여러분의 성공을 위해 데이스쿨이 함께 하겠습니다. 🎉 📧 연락처: dacon0school@gmail.com

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