딥러닝 CNN, 개념만 이해하기

[@박재성-k7h]

이렇게 짧은 시간 안에 핵심만 모아서 설명할 수 있다니... 정말 감사합니다!!!!

[@gracehong8092]

화려하지 않고 핵심이 모여있어 비전공자인 전 여전히 어렵지만 굉장히 도움이 되는 영상입니다 !❤

[@건설로봇-t6f]

와.. 영상보고나니 CNN 의 발전이 머신러닝 발전에 있어서 핵심적인 내용들을 담고있는게 보이네요

[@선한영향력-l8s]

비전공자이나 이해가 잘 되었습니다 설명 감사드립니다.

[@ohbro.5684]

2:40 부터 CNN 설명

[@단타들개]

와 설명 쳐쥑이네 이해 쏙쏙

[@juyoung3139]

너무 좋은 영상 감사합니다. 도움이 많이되었습니다!

[@junhobaek2644]

내용이 너무 좋아요

[@aidev-kr]

도움이 되었다니 다행입니다. 더 열심히 노력하겠습니다 ㅎㅎ

[@sicontrol]

좋은 동영상 감사합니다. 개념 이해가 잘 되네요 ~^^!

[@hwan_kevin]

감사합니다. 너무 잘 들었습니다!

[@deven_12]

6:13 처음 필터 6개를 거쳐 6개의 특성결과가 나왔잖아요?~ 근데, 두번 17개?필터를 적용한다는건, 6개 ×17개 로 되는거 아닌가요? 잘 몰라서.. (아니면, 처음 필터 결과인 6개를 다시 1개로 뭉친다던가;;) 궁금하네요..

[@rain6014]

감사합니다!

[@aidev-kr]

감사합니다~

[@jl2961]

2:45 설명 시작

[@성이름-y4t7m]

0:00 CNN 발전 과정
2:40 CNN의 구조

[@salvare070]

영상감사합니다~

[@aidev-kr]

감사합니다^^

[@dailymanb]

너무 좋은데요~

[@오리-e1x]

와 좋은 영상 감사합니다

[@bvn5076]

내용 설명하시려고, 잘 설명은 들었는데.... 설명하신 CNN 의 개념도 자체는 실제 우리 일상에 사용하기에는 아직도 먼 길 이라는 사실을 인지 하시길... 딥러닝에 대해 가장 이상적이긴 하지만, 현재 재반 되어 있는 상황에서 아직 멀었다는 것이지요. 요즘 광고에서나 tv에서나 말 하는 인공지능은 상업성일 뿐이고, 실 인공지능을 좀 잘 못 전달 시키고 있습니다. 기존 러닝 데이터 의존성은 이미 너무 오래 전에 나온 것이었고, 처리나 스토리지 레벨에서 멈추어 현재 적용 되고 있는 것 뿐입니다. 현재 고안된게 너무 많아요. 인공지능은 아이디어의 싸움이라는 것이지요. 하나의 발견이 아니라... 수고 하셨습니다.

[@blaan7842]

좋은 글 감사합니다. 상업성으로의 인공지능이다라는 말에 극히 공감합니다. 아직은 인공지능은 갈 길이 멀었다고 생각이 들어 공부를 하고 있는데, 이미 알려진 수준에 머무른 글들은 한국에 많고 한국에서는 현재 트렌드를 따라가기가 벅찰 정도로 정보공유의 속도가 느린것 같습니다. 혹시 실례가 안된다면 이미 많이 고안되었다라는 최신의 정보는 어디에서 찾으시는지 여쭤봐도 될까요? 감사합니다.

[@aidev-kr]

좋은 의견 감사합니다~

[@dk5146]

너무나도 좋은 영상입니다. 감사합니다!!

[@starsong5054]

4분 50초 100이 아니라 112입니다

[@aidev-kr]

말씀하신데로 112에 사각형을 그리는게 맞습니다 ㅠㅠ 급하게 작업을 하다보니 실수를 했네요. 다음부터는 더욱 조심하도록 하겠습니다. 감사합니다~

[@이태희-o6n]

0:00 [CNN 발전 과정]
2:40 [CNN의 구조]

[@Jean-Christophe.Bonaparte]

깔끔하네요 설명도 인공지능이 하는건가 ㅎㅎ

[@aidev-kr]

네이버의 클로바더빙을 사용했습니다~

[@김진아-s6p8r]

cnn 알고리즘과 유튜브 알고리즘이 관련이 있나요? ㅠㅠ

[@aidev-kr]

CNN은 이미지 인식에 주로 쓰입니다. 유튜브는 추천 알고리즘으로 검색해보세요~~

[@woonjaeleem7762]

학습의 이해를 위해 좀더 쉽게 설명 부탁드립니다. 설명 감사합니다.

[@Uuuuoooo-sr7co]

3:46

[@jaeeun5078]

5:47

[@starsong5054]

3분23초 필터 합성곱 결과가 4라면 0X1=0이어야 합니다. 1이라고 오기 됨. 우축 상단

[@aidev-kr]

아마 가운데 필터의 숫자를 왼쪽 입력의 숫자와 작은 숫자의 곱으로 생각하신 것 같습니다. 그렇게 오해하실 수도 있는데요^^; 왼쪽에서 작은 숫자는 가운데 필터의 숫자와 동일합니다. 다시 말하면 입력의 숫자와 필터의 숫자를 곱하여 모두 더하면 4가 되고 이 값이 오른쪽의 피처맵에 들어가게 됩니다. 다시 한번 확인 부탁드립니다~

[@aidev-kr]

@@starsong5054 다시 한번 말씀 드리지만 가운데 필터의 값이 왼쪽 계산의 결과가 아닙니다. 필터의 1을 5개 더한 값이 오른쪽 특성맵에 4가 되는게 아닙니다. 필터의 숫자는 역전파 학습을 통해 업데이트되는 것입니다. 왼쪽 사각형에서 두 수를 곱해 1이 되는 곳은 왼쪽상단, 정가운데, 왼쪽하단, 오른쪽하단 총 4곳입니다. 이 4개를 더하면 4가 되고, 이 값이 오른쪽 특성맵의 4가 되는 것입니다. 혹시 아직 이해가 되지 않으신다면 CNN을 설명한 다른 책이나 자료를 참고해주시면 고맙겠습니다.

[@starsong5054]

@@aidev-kr 아, 다시 보니 맞습니다. 내가 필터를 결과 값으로 오해했네요~ 감사합니다.

[@aidev-kr]

@@starsong5054 약간 그림이 헷갈릴 수 있는 부분 같습니다^^

[@matrix-g3f]

영상 감사합니다.

[@beat_hyena]

정말 쉽게 설명해주셔서 이해가 잘 되네요!

[@뽀득-j3h]

2:28