💥OPEN💥 딥러닝 포트폴리오 스터디 5기 모집합니다 📌 모집일정 : 01.03 ~ 01.15 📌 시작일정 : 01.16이후 ~ (팀별로 일정이 다르게 진행되니, 각 팀별 실라버스 확인 필수) 📌 진행일정 : 총 12주 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) - 수업 : 1팀당 5~10명입니다. 📌 비 용 : 1개월 29.3만원 (총 3개월이므로, Total 88만원) / 2회 분할납부 가능 📌 수업방식 : 온라인 줌 📌 수업결과 : 딥러닝 포트폴리오 생성 + 수료증 발급 + 대학원 진학시 추가 케어 할인 + 이직시 무료 헤드헌팅 서비스 제공 + 메타코드M 오프라인 모임 무료참가 📌 신청 링크 : docs.google.com/forms/d/1c9rgv2WpcIuiNgdNj3-77U-L0NHsBabEERPWXM1QUCM/edit 📌 프로젝트결과물 예시들 github.com/bkdinghun/deep_learning_creditcard/blob/main/Deep%20learning%20project.ipynb youngjaeoh.github.io/Pix2Pix_Colorization/ github.com/gkswns0531/Credit_Card_Fraud_Detection/blob/main/Fraud_Detecting.ipynb [📊 A주제 : credit card fraud detecting system (신용카드 이상거래 감지 프로그램)] 📌부제 : 신용카드 이상거래 탐지를 위한 방법들, 회귀분석에서 딥러닝까지 📌사용 데이터 : credit card fraud transaction dataset (Kaggle) / MNIST dataset 📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook 📌학습 언어 : Python3 📌학습 내용 : 금융권에서 AI가 사용되는 가장 대표적인 사례로 이상 거래를 감지하는 Fraud Detect System이 존재합니다. 이 실습을 통해 신용카드 거래에서 이상거래를 감지하는 시스템을 만듭니다. 이를 위해서 전통적인 방법부터 시작해서 최신의 딥러닝 계열 방법을 공부합니다. 위 과정을 통해서 금융권 데이터의 특징과 머신러닝 기법을 실제 데이터에 적용하는 방법에 대해서 배우게 됩니다. 또한 산업계에서 많이 사용되고 있는 Tensorflow를 통해서 이 모든 과정을 구현하게 됩니다. 📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 첫 수업 1월 16일, 저녁 8시 / 세부 일정 실라버스 참고 📌필요 역량 : 성실함, 기초적인 파이썬 코딩 능력 📌수강 추천대상 : 1. 기초적인 회귀분석부터 딥러닝까지 전체적인 흐름을 배우고 싶으신 분 2. 금융권 데이터에 관심이 있으신 분 3. Tensorflow를 배워보고 싶으신 분 📌수강 비추천대상 : 1. 딥러닝이 아닌 머신러닝에 대해서 배우고 싶으신 분 (SVM, RandomForest 등) 2. 이미 회귀분석이나 딥러닝에 대해서 충분히 체계적으로 알고계신 분 3. 파이썬을 전혀 다루지 못하시는 분 🔖Syllabus www.notion.so/metacodekr/8328ce4ff9fe460e8e8895985aa638fd?v=0ae61b3ad9084e10b26bdff8510c08aa [📊 B주제 : 한장의 이미지로 딥러닝 학습이 가능하다고? (딥러닝을 활용한 이미지 화질 개선 초급)] 📌 부제 : 서울대 대학원 박사과정이 알려주는 deep learning 기반 image super-resolution과 image internal-learning 📌사용 데이터 : 한장의 이미지로부터 데이터 추출 📌실습 환경 : Google Colab notebooks 📌학습 언어 : Python3, Pytorch 📌학습 내용 : 딥러닝을 활용한 이미지 프로세싱의 기초를 배우고, 간단한 cnn모델을 활용해서 한장의 이미지만으로 네트워크 학습하는 방법 internal image learning 에 대해 배울 예정 📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 첫 수업 1월 16일, 저녁 8시30분 / 세부 일정 실라버스 참고 📌필요 역량 : 꾸준히 과제를 해올 수 있는 성실함 📌수강 추천대상 : 1. 딥러닝을 활용한 이미지 프로세스의 기초를 배우고 싶으신 분 2. 적은 데이터를 활용해서 딥러닝을 학습하는 방법을 배우고 싶으신 분 📌수강 비추천대상 : 1. ML/DL에 대해 충분한 지식이 있으신 분 2. Image processing/ segmentation에 대해 충분한 지식이 있으신 분 🔖Syllabus hexagonal-snapper-fab.notion.site/5ddbdacfd9394f30ab3d3a9215cbc0cd [📊 C주제 : GAN을 활용하여 흑백 세상에 컬러를 입히다] 📌부제 : 데이터 전처리부터 시작해서 GAN 모델 설계 및 학습까지 모든 과정을 직접 개발하자 📌사용 데이터 : MS COCO dataset + alpha 📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook 📌학습 언어 : Python3 📌학습 내용 : 인공지능을 공부해본 사람이라면 한번쯤 들어봤을 GAN, 하지만 실제로 개발해본 사람은 손에 꼽을 정도로 적습니다. 인공지능의 꽃인 GAN을 활용하여 흑백 이미지를 컬러 이미지로 변환하는 모델을 직접 개발하면서 GAN 모델의 한계와, 특징, 그리고 무궁무진한 잠재력을 직접 확인해보고자 합니다. 논문을 읽다 보면 정말 끔찍하게 생긴 수식들이 자주 등장하기 마련입니다. 보통 이 시점에서 많은 사람들이 포기하지만, 실제 코드 구현과 핵심 아이디어를 살펴보면 민망할 정도로 쉬운 경우가 많습니다. 이 수업에서는 논문에 기반한 pytorch 코딩과 더불어 인공지능 대학원 혹은 이직을 준비하는 분들께 도움이 될 수 있는 지식 및 팁들을 공유해보려 합니다. 📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 첫 수업 1월 19일, 저녁 7시 / 세부 일정 실라버스 참고 📌필요 역량 : 기초적인 파이썬 코딩 능력, (정말)기초적인 인공지능 관련 지식 📌수강 추천대상 : 1. 딥러닝 모델을 처음부터 끝까지(데이터 전처리부터 학습까지) 코딩해보고 싶은 분. 2. Pytorch 라이브러리의 도큐멘테이션에 들어가서 읽는건 너무 어려워서 한줄한줄 코드를 설명받고 싶은 분. 3. 인공지능에 대해서 공부는 하고 싶은데, 구체적으로 어떻게 해야 할지 궁금하신 분. 4. 인공지능 관련 포트폴리오를 쌓고 싶은데 어떻게 쌓아야 할지 궁금하신 분. 3. 인공지능 대학원 혹은 이직을 준비중인데, 관련 지식이나 업계 동향에 대해서 궁금하신 분. 📌수강 비추천대상 : 1. 파이썬 자체를 다뤄보지 않으신 분. 2. 본 수업은 딥러닝을 기초부터 다루기에 딥러닝 모델 구현이 어렵지 않으신 분. 🔖Syllabus www.notion.so/youngjaeoh/GAN-Colorization-d55784843c024898be99c74885a8197f [📊 D주제 : automatic cartoon text extraction using deep learning and text translation (만화속 글씨를 자동으로 추출하여 번역해 다시 만화 생성하기)] 📌 부제 : 카이스트 대학원 박사과정이 알려주는 deep learning 기반 image segmentation 공부 📌사용 데이터 : Comic book dataset (e.g., garfield dataset) 📌실습 환경 : Google Colab notebooks 📌학습 언어 : Python3 📌학습 내용 : 딥러닝을 활용한 이미지 프로세싱의 기초를 배우고, 간단한 cnn모델과 autoencoder 모델을 학습하며 최종적으로 만화속 글씨를 자동으로 추출하는 segmentation network를 디자인하고, 추출한 글씨를 번역해 다시 번역된 만화를 생성하는 알고리즘을 개발합니다. 📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 첫 수업 1월 17일, 저녁 8시 / 세부 일정 실라버스 참고 📌필요 역량 : 문제해결 의지(어려운 과제 혹은 새로운 개념을 마주하더라도 겁먹지 않고 해결하려는 의지) 및 인내심 📌수강 추천대상 : 1. 딥러닝을 활용한 이미지 프로세스의 기초를 배우고 싶으신 분 2. 딥러닝을 활용한 이미지 segmentation 기법을 배우고 싶으분 📌수강 비추천대상 : 1. ML/DL에 대해 충분한 지식이 있으신 분 2. Image processing/ segmentation에 대해 충분한 지식이 있으신 분 🔖Syllabus joannahong.notion.site/Deep-learning-project-schedule-2-374d231918c547aaa80bc865bdd42ef3 [📊 E주제 : 마스크 착용 자동감지 기술 및 프로그램 개발] 📌 부제 : 객체 감지(Object Detection)를 위한 CNN 백본 설계와 Mask-RCNN 학습 📌사용 데이터 : Face Mask Detection (Kaggle) 📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook 📌학습 언어 : Python3 📌학습 내용 : 질병 전파의 예방을 위해 마스크의 착용이 중요합니다. 마스크 착용 의무화는 해제되는 추세임에도 감염 취약 시설에서의 마스크 착용 감지는 그 중요성이 커졌습니다. 우리는 딥러닝을 활용하여 이 문제를 해결해보고자 합니다. 딥러닝으로 마스크 자동감지 기술을 개발하고, 사회 및 산업에 도움이 될 수 있는 툴까지 기획, 개발해 봅니다. 📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 1월 19일 📌필요 역량 : 80줄 이상의 python코드를 직접 작성할 수 있으신 분 📌수강 추천대상 : 1. 이미지 안의 사물을 찾아내는 Object Detection 기술을 이해하고 습득 하고 싶으신 분 2. 이미지 데이터를 이해하고 잘 다뤄보고 싶으신 분 3. Pytorch를 배워보고 싶으신 분 📌수강 비추천대상 : 1. Mask-RCNN 모델을 직접 설계/학습 하실 수 있는 분 2. 딥러닝 코드들을 이해하고 필요에 따라 자유자재로 변형 하실 수 있는 분 3. 파이썬을 전혀 다루지 못하시는 분 🔖Syllabus quickest-fireman-673.notion.site/c8564a4cb67944e7a94d2b31309139e8
안녕하세요. 강의 올려주신 것 감사히 잘 보았습니다. 22:50 구간 설명 주신 곳에서 I like eating의 초기 입력값 x0는 에제의 경우 어떤 값을 갖는지 궁금합니다. 0, 1, random 중 1에 해당한다고 생각은 되나 해당 값을 상황에 따라 어떻게 정의하는지 궁금하여 문의드리게 되었습니다. 감사합니다.
안녕하세요. 감사히 잘 봤어요. 수학을 알면 좀 더 확실히 이해할텐데 수박 겉핥는지, 아예 수박도 못 잡고 있는지도 모를 정도이니 답답하네요. 그래도 공부하려는 이유는 어떤 요소나 변수를 조정하여 원하는 방향으로 계산시킬 수 있나를 배우려해요. 2024년 11월 13일 수 09시 태평양 시간
안녕하세요. 수학을 몰라서 하고 싶은 것들을 못 하는 이과 출신에요. 다시 보실지, 또 제 비수학적 추측을 누군가 바로 잡아 주실지 모르지만 올려요. 질문하신 덕분에 가중치가 행렬임을 알게 됐어요. 각 함수의 입력과 출력 사이의 관계를 나타내는 가중치라고 설명이 되어 막연히 하나의 값을 더(곱)하는 줄 알았던 무지가 한거풀 벗겨졌어요. 화면의 제목 다음 줄에 State-Spave Model에서 근사하는 함수는 2개: 1. x_(t) = f(x_(t-1), u_(t)) 2. y_(t) = h((x_(t)) 뉴럴 네트워크 셋팅으로 함수 근사: 3. x_(t) = σ[시그마](W_(xx)x_(t-1) + W_(xu)u_(t) + b_(x)) 4. y_(t) = σ[시그마](W_(yt)x_(t) + b_(y)) 에서 1.번 줄 함수 f에서 어떤 수식으로 x와 u가 계산될지 모르지만 서로 영향을 줄 정도로 되겠지요. 제 추측에는 반복하는(시키는) 대상이 x이어서 우선권을 주어 W_(xu)로 계산하는 것으로 이해했어요. 4.번 줄에서도 y를 찾는 것이니 우선권을 준다고 생각했어요. 너무 비수학적 추측이어서 인공지능들에게 문의 했어요. 코파일렅 가중치에 붙는 문자들이 W_(xx), W_(xu), W_(yx)처럼 괄호안의 순서가 가중하는데 영향을 미치나? 네, 괄호 안의 순서는 가중치 매트릭스가 어떻게 적용되는지를 나타내므로 중요한 역할을 합니다. 이를 좀 더 자세히 설명하자면: W_(xx): 이 가중치는 이전 상태 𝑥𝑡−1이 현재 상태 𝑥𝑡에 미치는 영향을 나타냅니다. 여기서 앞의 'x'는 입력이 이전 상태임을, 뒤의 'x'는 출력이 현재 상태임을 나타냅니다. W_(xu): 이 가중치는 외부 입력 𝑢𝑡이 현재 상태 𝑥𝑡에 미치는 영향을 나타냅니다. 앞의 'x'는 출력이 현재 상태임을, 뒤의 'u'는 입력이 외부 신호임을 나타냅니다. W_(yt): 이 가중치는 현재 상태 𝑥𝑡이 출력 𝑦𝑡에 미치는 영향을 나타냅니다. 앞의 'y'는 출력이 현재 출력임을, 뒤의 't'는 입력이 현재 상태임을 나타냅니다. 이처럼 괄호 안의 순서는 각 가중치 매트릭스가 어떤 입력과 출력을 다루는지를 명확하게 나타내며, 이를 통해 신경망의 각 층에서 데이터가 어떻게 변환되고 전달되는지 이해할 수 있습니다. 따라서 괄호 안의 순서는 매우 중요한 의미를 가지며, 이를 바꾸면 모델의 동작 방식이 달라질 수 있습니다. 클로바 엨스 괄호안의 순서가 가중하는데 영향을 미치나? 가중치에 붙는 문자들은 괄호 안의 순서가 가중치에 영향을 미칩니다. State-Space Model에서 근사하는 함수는 다음과 같습니다. x_(t) = f(x_(t-1), u_(t)): 상태 전이 함수 (State Transition Function) y_(t) = h(x_(t)): 관측 함수 (Observation Function) 뉴럴 네트워크로 위 두 함수를 근사할 때, 각 함수의 입력과 출력 사이의 관계를 나타내는 가중치 행렬을 정의해야 합니다. 이때, 가중치 행렬의 이름은 해당 함수의 입력과 출력의 순서를 반영하여 정하게 됩니다. 예를 들어, 상태 전이 함수에서는 이전 상태 x_(t-1)와 입력 u_(t)가 모두 현재 상태 x_(t)에 영향을 미치므로, 두 입력 간의 가중치를 분리하여 W_(xx)와 W_(xu)로 정의합니다. 마찬가지로, 관측 함수에서는 현재 상태 x_(t)만이 출력 y_(t)에 영향을 미치므로, W_(yx)로 정의합니다. 따라서, 가중치에 붙는 문자들의 괄호 안의 순서는 해당 함수의 입력과 출력의 관계를 나타내는 중요한 요소이며, 이를 잘못 정의하면 뉴럴 네트워크의 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다. 2024년 11월 13일 수 09시 태평양 시간
15:30 가중치 설정 방법 현상태 변수 먼저 입력 변수 나중 추가로 다른 인공지능들에게도 가중치 문의했어요. 뤼튼 괄호안의 순서가 가중하는데 영향을 미치나? 답변 네, 가중치에 붙는 문자들은 각 가중치가 어떤 입력에 적용되는지를 나타내며, 이 순서는 함수의 구조와 결과에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어: 𝑊𝑥𝑥: 이 가중치는 이전 상태 𝑥𝑡−1xt−1 에 곱해지는 가중치입니다. 즉, 이전 상태의 영향을 받아 현재 상태를 결정하는 데 기여합니다. 𝑊𝑥𝑢: 이 가중치는 현재 입력 𝑢𝑡ut 에 곱해지는 가중치로, 입력이 현재 상태에 미치는 영향을 나타냅니다. 𝑊𝑦𝑡: 이 가중치는 현재 상태 𝑥𝑡xt 에 기반하여 출력 𝑦𝑡yt 를 생성하는 데 사용됩니다. 따라서, 각 가중치의 이름에서 나타나는 변수의 순서는 어떤 입력이 어떤 방식으로 영향을 미치는지를 명확히 하며, 잘못된 순서로 가중치를 설정하면 모델이 잘못된 관계를 학습할 수 있습니다. 이런 이유로 가중치의 이름과 그 순서는 매우 중요합니다. 클로드 괄호안의 순서가 가중하는데 영향을 미치나? 네, 가중치에 붙는 문자들의 순서가 가중치 행렬의 크기와 계산에 직접적인 영향을 미칩니다. RNN (Recurrent Neural Network)의 수식에서: x_(t) = f(x_(t-1), u_(t)) x_(t-1)과 u_(t)가 입력이 되어 현재 상태 x_(t)를 계산하는 함수 y_(t) = h(x_(t)) 현재 상태 x_(t)를 입력으로 받아 출력 y_(t)를 계산하는 함수 x_(t) = σ[시그마](W_(xx)x_(t-1) + W_(xu)u_(t) + b_(x)) W_(xx)는 이전 상태 x_(t-1)에 곱해지는 가중치 행렬 W_(xu)는 입력 u_(t)에 곱해지는 가중치 행렬 b_(x)는 바이어스 y_(t) = σ[시그마](W_(yx)x_(t) + b_(y)) W_(yx)는 현재 상태 x_(t)에 곱해지는 가중치 행렬 b_(y)는 바이어스 이 때, 괄호안의 순서가 가중치 행렬의 크기를 결정합니다. 예를 들어 W_(xx)는 (hidden_size, hidden_size) 크기의 행렬이 되고, W_(xu)는 (hidden_size, input_size) 크기의 행렬이 됩니다. 이렇게 순서에 따라 가중치 행렬의 크기가 달라지므로, 계산 과정에도 영향을 미치게 됩니다. 제미니 RNN 식에서 가중치 괄호 순서의 의미 결론부터 말씀드리면, RNN 식에서 가중치에 붙는 괄호 안의 문자 순서는 해당 가중치가 연결되는 변수의 종류와 순서를 나타내며, 이는 가중치 행렬의 크기와 계산에 직접적인 영향을 미칩니다. 괄호 안 문자의 의미 W_(xx): 이전 시점의 hidden state (x_(t-1))에서 현재 시점의 hidden state (x_(t))로 연결되는 가중치 행렬입니다. 즉, hidden state 자기 자신에게 영향을 주는 가중치입니다. W_(xu): 입력 (u_(t))에서 현재 시점의 hidden state (x_(t))로 연결되는 가중치 행렬입니다. 즉, 외부 입력이 hidden state에 미치는 영향을 나타냅니다. W_(yx): 현재 시점의 hidden state (x_(t))에서 출력 (y_(t))로 연결되는 가중치 행렬입니다. 즉, hidden state가 출력에 미치는 영향을 나타냅니다. 괄호 순서가 미치는 영향 행렬의 크기: 가중치 행렬의 크기는 연결되는 변수들의 차원에 따라 결정됩니다. 예를 들어, hidden state가 100차원이고 입력이 50차원이라면 W_(xu)는 100 x 50 크기의 행렬이 됩니다. 계산 순서: 괄호 안의 문자 순서는 행렬 곱셈의 순서를 결정합니다. 즉, 어떤 변수와 먼저 곱해야 하는지를 나타냅니다. 가중치의 의미: 괄호 순서는 가중치가 어떤 정보를 학습하는지에 대한 직관적인 이해를 돕습니다. 예를 들어, W_(xx)는 시퀀스 내의 장기 의존성을 학습하는 데 중요한 역할을 합니다. 왜 괄호 순서가 중요한가? 모델 구현: 괄호 순서를 정확하게 이해해야 코드로 구현할 때 오류 없이 모델을 구축할 수 있습니다. 모델 해석: 괄호 순서를 분석하면 모델이 어떤 방식으로 데이터를 처리하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 하이퍼파라미터 튜닝: 괄호 순서를 바꾸면 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있으므로, 하이퍼파라미터 튜닝 시 고려해야 할 요소입니다. 결론 RNN 식에서 가중치 괄호 순서는 단순한 표기법이 아니라, 모델의 구조와 동작 방식을 이해하는 데 매우 중요한 요소입니다. 괄호 순서를 통해 가중치의 의미와 역할을 정확하게 파악하고, 모델을 효과적으로 설계하고 해석할 수 있습니다. 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요. 더 깊이 들어가고 싶다면: Backpropagation Through Time (BPTT) 알고리즘을 통해 가중치가 어떻게 업데이트되는지 알아볼 수 있습니다. LSTM이나 GRU 같은 다른 RNN 변형 모델에서 가중치의 역할이 어떻게 달라지는지 비교해 볼 수 있습니다. 실제 구현: TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 이용하여 RNN 모델을 직접 구현해보면서 가중치의 역할을 체험해 볼 수 있습니다. 핵심: RNN에서 가중치 괄호는 해당 가중치가 연결되는 변수의 종류와 순서를 명확하게 나타내며, 이는 모델의 구조와 동작 방식을 이해하는 데 필수적인 정보입니다. 2024년 11월 13일 수 10시 태평양 시간
![[딥러닝, 머신러닝, 인공지능] 이 영상 하나로 끝내드립니다 | 네이버 AI 부트캠프 멘토출신 이종혁 - 메타코드M](/img/1.gif)
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📌 수업결과 : 딥러닝 포트폴리오 생성 + 수료증 발급 + 대학원 진학시 추가 케어 할인 + 이직시 무료 헤드헌팅 서비스 제공 + 메타코드M 오프라인 모임 무료참가
📌 신청 링크 : docs.google.com/forms/d/1c9rgv2WpcIuiNgdNj3-77U-L0NHsBabEERPWXM1QUCM/edit
📌 프로젝트결과물 예시들
github.com/bkdinghun/deep_learning_creditcard/blob/main/Deep%20learning%20project.ipynb
youngjaeoh.github.io/Pix2Pix_Colorization/
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📌부제 : 신용카드 이상거래 탐지를 위한 방법들, 회귀분석에서 딥러닝까지
📌사용 데이터 : credit card fraud transaction dataset (Kaggle) / MNIST dataset
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📌학습 내용 : 금융권에서 AI가 사용되는 가장 대표적인 사례로 이상 거래를 감지하는 Fraud Detect System이 존재합니다. 이 실습을 통해 신용카드 거래에서 이상거래를 감지하는 시스템을 만듭니다. 이를 위해서 전통적인 방법부터 시작해서 최신의 딥러닝 계열 방법을 공부합니다. 위 과정을 통해서 금융권 데이터의 특징과 머신러닝 기법을 실제 데이터에 적용하는 방법에 대해서 배우게 됩니다. 또한 산업계에서 많이 사용되고 있는 Tensorflow를 통해서 이 모든 과정을 구현하게 됩니다.
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📌필요 역량 : 성실함, 기초적인 파이썬 코딩 능력
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1. 기초적인 회귀분석부터 딥러닝까지 전체적인 흐름을 배우고 싶으신 분
2. 금융권 데이터에 관심이 있으신 분
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📌수강 비추천대상 :
1. 딥러닝이 아닌 머신러닝에 대해서 배우고 싶으신 분 (SVM, RandomForest 등)
2. 이미 회귀분석이나 딥러닝에 대해서 충분히 체계적으로 알고계신 분
3. 파이썬을 전혀 다루지 못하시는 분
🔖Syllabus
www.notion.so/metacodekr/8328ce4ff9fe460e8e8895985aa638fd?v=0ae61b3ad9084e10b26bdff8510c08aa
[📊 B주제 : 한장의 이미지로 딥러닝 학습이 가능하다고? (딥러닝을 활용한 이미지 화질 개선 초급)]
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📌사용 데이터 : 한장의 이미지로부터 데이터 추출
📌실습 환경 : Google Colab notebooks
📌학습 언어 : Python3, Pytorch
📌학습 내용 : 딥러닝을 활용한 이미지 프로세싱의 기초를 배우고, 간단한 cnn모델을 활용해서 한장의 이미지만으로 네트워크 학습하는 방법 internal image learning 에 대해 배울 예정
📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 첫 수업 1월 16일, 저녁 8시30분 / 세부 일정 실라버스 참고
📌필요 역량 : 꾸준히 과제를 해올 수 있는 성실함
📌수강 추천대상 :
1. 딥러닝을 활용한 이미지 프로세스의 기초를 배우고 싶으신 분
2. 적은 데이터를 활용해서 딥러닝을 학습하는 방법을 배우고 싶으신 분
📌수강 비추천대상 :
1. ML/DL에 대해 충분한 지식이 있으신 분
2. Image processing/ segmentation에 대해 충분한 지식이 있으신 분
🔖Syllabus
hexagonal-snapper-fab.notion.site/5ddbdacfd9394f30ab3d3a9215cbc0cd
[📊 C주제 : GAN을 활용하여 흑백 세상에 컬러를 입히다]
📌부제 : 데이터 전처리부터 시작해서 GAN 모델 설계 및 학습까지 모든 과정을 직접 개발하자
📌사용 데이터 : MS COCO dataset + alpha
📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook
📌학습 언어 : Python3
📌학습 내용 : 인공지능을 공부해본 사람이라면 한번쯤 들어봤을 GAN, 하지만 실제로 개발해본 사람은 손에 꼽을 정도로 적습니다. 인공지능의 꽃인 GAN을 활용하여 흑백 이미지를 컬러 이미지로 변환하는 모델을 직접 개발하면서 GAN 모델의 한계와, 특징, 그리고 무궁무진한 잠재력을 직접 확인해보고자 합니다. 논문을 읽다 보면 정말 끔찍하게 생긴 수식들이 자주 등장하기 마련입니다. 보통 이 시점에서 많은 사람들이 포기하지만, 실제 코드 구현과 핵심 아이디어를 살펴보면 민망할 정도로 쉬운 경우가 많습니다.
이 수업에서는 논문에 기반한 pytorch 코딩과 더불어 인공지능 대학원 혹은 이직을 준비하는 분들께 도움이 될 수 있는 지식 및 팁들을 공유해보려 합니다.
📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 첫 수업 1월 19일, 저녁 7시 / 세부 일정 실라버스 참고
📌필요 역량 : 기초적인 파이썬 코딩 능력, (정말)기초적인 인공지능 관련 지식
📌수강 추천대상 :
1. 딥러닝 모델을 처음부터 끝까지(데이터 전처리부터 학습까지) 코딩해보고 싶은 분.
2. Pytorch 라이브러리의 도큐멘테이션에 들어가서 읽는건 너무 어려워서 한줄한줄 코드를 설명받고 싶은 분.
3. 인공지능에 대해서 공부는 하고 싶은데, 구체적으로 어떻게 해야 할지 궁금하신 분.
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1. 파이썬 자체를 다뤄보지 않으신 분.
2. 본 수업은 딥러닝을 기초부터 다루기에 딥러닝 모델 구현이 어렵지 않으신 분.
🔖Syllabus
www.notion.so/youngjaeoh/GAN-Colorization-d55784843c024898be99c74885a8197f
[📊 D주제 : automatic cartoon text extraction using deep learning and text translation (만화속 글씨를 자동으로 추출하여 번역해 다시 만화 생성하기)]
📌 부제 : 카이스트 대학원 박사과정이 알려주는 deep learning 기반 image segmentation 공부
📌사용 데이터 : Comic book dataset (e.g., garfield dataset)
📌실습 환경 : Google Colab notebooks
📌학습 언어 : Python3
📌학습 내용 : 딥러닝을 활용한 이미지 프로세싱의 기초를 배우고, 간단한 cnn모델과 autoencoder 모델을 학습하며 최종적으로 만화속 글씨를 자동으로 추출하는 segmentation network를 디자인하고, 추출한 글씨를 번역해 다시 번역된 만화를 생성하는 알고리즘을 개발합니다.
📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 첫 수업 1월 17일, 저녁 8시 / 세부 일정 실라버스 참고
📌필요 역량 : 문제해결 의지(어려운 과제 혹은 새로운 개념을 마주하더라도 겁먹지 않고 해결하려는 의지) 및 인내심
📌수강 추천대상 :
1. 딥러닝을 활용한 이미지 프로세스의 기초를 배우고 싶으신 분
2. 딥러닝을 활용한 이미지 segmentation 기법을 배우고 싶으분
📌수강 비추천대상 :
1. ML/DL에 대해 충분한 지식이 있으신 분
2. Image processing/ segmentation에 대해 충분한 지식이 있으신 분
🔖Syllabus
joannahong.notion.site/Deep-learning-project-schedule-2-374d231918c547aaa80bc865bdd42ef3
[📊 E주제 : 마스크 착용 자동감지 기술 및 프로그램 개발]
📌 부제 : 객체 감지(Object Detection)를 위한 CNN 백본 설계와 Mask-RCNN 학습
📌사용 데이터 : Face Mask Detection (Kaggle)
📌실습 환경 : Google Colab notebooks / Jupyter Notebook
📌학습 언어 : Python3
📌학습 내용 : 질병 전파의 예방을 위해 마스크의 착용이 중요합니다. 마스크 착용 의무화는 해제되는 추세임에도 감염 취약 시설에서의 마스크 착용 감지는 그 중요성이 커졌습니다. 우리는 딥러닝을 활용하여 이 문제를 해결해보고자 합니다. 딥러닝으로 마스크 자동감지 기술을 개발하고, 사회 및 산업에 도움이 될 수 있는 툴까지 기획, 개발해 봅니다.
📌일정 : 총12주, 12시간 과정 (1.5시간씩 수업 8회) / 1월 19일
📌필요 역량 : 80줄 이상의 python코드를 직접 작성할 수 있으신 분
📌수강 추천대상 :
1. 이미지 안의 사물을 찾아내는 Object Detection 기술을 이해하고 습득 하고 싶으신 분
2. 이미지 데이터를 이해하고 잘 다뤄보고 싶으신 분
3. Pytorch를 배워보고 싶으신 분
📌수강 비추천대상 :
1. Mask-RCNN 모델을 직접 설계/학습 하실 수 있는 분
2. 딥러닝 코드들을 이해하고 필요에 따라 자유자재로 변형 하실 수 있는 분
3. 파이썬을 전혀 다루지 못하시는 분
🔖Syllabus
quickest-fireman-673.notion.site/c8564a4cb67944e7a94d2b31309139e8
진짜 수준이 차원이 다르네요. 당연한 얘기지만 본인이 완벽하게 이해하고 설명한다는 느낌이 듭니다.
AI 관련해서 다른 영상 찾다보면 본인도 본인이 무슨 말을 하고 있는지 모르는 영상이 너무 많은데말이죠
감사합니다 :)
저희 메타코드 자주 찾아주세요~
와우 강의가 머리에 쏙쏙 들어옵니다. 비전공자인데도 이해가 잘 되네요!
그 어떤 강의보다도 이해가 잘 됩니다. 정말 완벽히 이해하시고 설명하신다는 생각이 듭니다.
감사합니다.^^
풀버전은 mcode.co.kr 에서 보실 수 있습니다.
좋은 강의 감사합니다 :)
와 감사합니다
풀 버전 강의 링크는, 현재 고정댓글에서 확인 가능하세요!
안녕하세요. 강의 올려주신 것 감사히 잘 보았습니다.
22:50 구간 설명 주신 곳에서 I like eating의 초기 입력값 x0는 에제의 경우 어떤 값을 갖는지 궁금합니다.
0, 1, random 중 1에 해당한다고 생각은 되나 해당 값을 상황에 따라 어떻게 정의하는지 궁금하여 문의드리게 되었습니다.
감사합니다.
너무너무 좋은 강의입니다!
감사합니다.
현재 풀버전 강의는
mcode.co.kr 에서 보실수있습니다 :)
트랜스포머 관련도 업뎃 예정입니다.
짧은 시간 내에 개념을 이해해야 했는데 너무나 명쾌하게 설명을 해주셔서 큰 도움이 되었습니다. 정말 감사합니다.
도움이 되셨다니 다행입니다.
그리고 감사합니다.^^
주변에 많이 추천 부탁드립니다.!
오 완전 이해가 갑니다.!!!!
다행입니다~ 풀영상은 mcode.co.kr 에서 보실 수 있습니다.!
강의 최고네요.. 감사합니다 이런 명강의를 무료로 듣다니요
감사합니다 :)
비전만 공부해서 rnn이 처음인데, 설명 너무 좋았습니다!
계속 자주 놀러오시죠~
정말 최고입니다. 최고의 강의 감사합니다!!!
감사합니다 :) 열심히 공부하시죠!
이해가 잘 되고 너무 재밌어요! 감사합니다!!
도움이 되셨다니 다행입니다.! 많이 찾아와주세요~
정말 직관적인 강의입니다. 좋은 강의 감사합니다.
좋은 말씀 감사드립니다!
풀 강의 버전은 아래 링크 통해서, 현재 무료로 시청 가능하십니다 :)
mcode.co.kr/video/list2?viewMode=view&idx=17
최고!
와 진짜 감탄하면서 봤네요. 진짜 대단하십니다. 감사하게 배웠습니다.
함께 화이팅하시죠~ 메타코드 많이 찾아주세요 :)
사랑해요
@@unj7306 현재 풀버전 강의는 metacodes.co.kr 에서 시청 가능하시고 향후에는 유료로 변환될 예정입니다7
우와 사전지식이 하나도 없는 초본데요. 이상하게 이해가 되는데요. 감사합니다. ^^;
감사합니다 :)
안녕하세요. 감사히 잘 봤어요.
수학을 알면 좀 더 확실히 이해할텐데 수박 겉핥는지, 아예 수박도 못 잡고 있는지도 모를 정도이니 답답하네요.
그래도 공부하려는 이유는 어떤 요소나 변수를 조정하여 원하는 방향으로 계산시킬 수 있나를 배우려해요.
2024년 11월 13일 수 09시 태평양 시간
다음 강의도 기다려집니다..!!
Good)
제가 보고 들은 강의중에 최고입니다 감사합니다. 강의 바탕으로 같이 코드 구현 것도 있으면 금상첨화겠어요. 아직 채널을 안둘러봐서 혹시 있으면 좋겠어요^^
"압축본 이다" 가 아니라 "압축본 이라고 할 수있다" 라는 문구가 기억에 남네요
감사합니다 :)
25:38 에서 W_ux * u_t 일것으로 생각했는데 W_xu 를 가중치로 가집니다. 제가 잘못 이해한 것인지 궁금합니다!
밑줄 역시 W_yx인 이유가 궁금합니다!
안녕하세요. 수학을 몰라서 하고 싶은 것들을 못 하는 이과 출신에요.
다시 보실지, 또 제 비수학적 추측을 누군가 바로 잡아 주실지 모르지만 올려요.
질문하신 덕분에 가중치가 행렬임을 알게 됐어요. 각 함수의 입력과 출력 사이의 관계를 나타내는 가중치라고 설명이 되어 막연히 하나의 값을 더(곱)하는 줄 알았던 무지가 한거풀 벗겨졌어요.
화면의 제목 다음 줄에
State-Spave Model에서 근사하는 함수는 2개:
1. x_(t) = f(x_(t-1), u_(t))
2. y_(t) = h((x_(t))
뉴럴 네트워크 셋팅으로 함수 근사:
3. x_(t) = σ[시그마](W_(xx)x_(t-1) + W_(xu)u_(t) + b_(x))
4. y_(t) = σ[시그마](W_(yt)x_(t) + b_(y))
에서
1.번 줄 함수 f에서 어떤 수식으로 x와 u가 계산될지 모르지만 서로 영향을 줄 정도로 되겠지요.
제 추측에는 반복하는(시키는) 대상이 x이어서 우선권을 주어 W_(xu)로 계산하는 것으로 이해했어요.
4.번 줄에서도 y를 찾는 것이니 우선권을 준다고 생각했어요.
너무 비수학적 추측이어서 인공지능들에게 문의 했어요.
코파일렅 가중치에 붙는 문자들이 W_(xx), W_(xu), W_(yx)처럼 괄호안의 순서가 가중하는데 영향을 미치나?
네, 괄호 안의 순서는 가중치 매트릭스가 어떻게 적용되는지를 나타내므로 중요한 역할을 합니다. 이를 좀 더 자세히 설명하자면:
W_(xx): 이 가중치는 이전 상태 𝑥𝑡−1이 현재 상태 𝑥𝑡에 미치는 영향을 나타냅니다. 여기서 앞의 'x'는 입력이 이전 상태임을, 뒤의 'x'는 출력이 현재 상태임을 나타냅니다.
W_(xu): 이 가중치는 외부 입력 𝑢𝑡이 현재 상태 𝑥𝑡에 미치는 영향을 나타냅니다. 앞의 'x'는 출력이 현재 상태임을, 뒤의 'u'는 입력이 외부 신호임을 나타냅니다.
W_(yt): 이 가중치는 현재 상태 𝑥𝑡이 출력 𝑦𝑡에 미치는 영향을 나타냅니다. 앞의 'y'는 출력이 현재 출력임을, 뒤의 't'는 입력이 현재 상태임을 나타냅니다.
이처럼 괄호 안의 순서는 각 가중치 매트릭스가 어떤 입력과 출력을 다루는지를 명확하게 나타내며, 이를 통해 신경망의 각 층에서 데이터가 어떻게 변환되고 전달되는지 이해할 수 있습니다. 따라서 괄호 안의 순서는 매우 중요한 의미를 가지며, 이를 바꾸면 모델의 동작 방식이 달라질 수 있습니다.
클로바 엨스 괄호안의 순서가 가중하는데 영향을 미치나?
가중치에 붙는 문자들은 괄호 안의 순서가 가중치에 영향을 미칩니다.
State-Space Model에서 근사하는 함수는 다음과 같습니다.
x_(t) = f(x_(t-1), u_(t)): 상태 전이 함수 (State Transition Function)
y_(t) = h(x_(t)): 관측 함수 (Observation Function)
뉴럴 네트워크로 위 두 함수를 근사할 때, 각 함수의 입력과 출력 사이의 관계를 나타내는 가중치 행렬을 정의해야 합니다. 이때, 가중치 행렬의 이름은 해당 함수의 입력과 출력의 순서를 반영하여 정하게 됩니다.
예를 들어, 상태 전이 함수에서는 이전 상태 x_(t-1)와 입력 u_(t)가 모두 현재 상태 x_(t)에 영향을 미치므로, 두 입력 간의 가중치를 분리하여 W_(xx)와 W_(xu)로 정의합니다. 마찬가지로, 관측 함수에서는 현재 상태 x_(t)만이 출력 y_(t)에 영향을 미치므로, W_(yx)로 정의합니다.
따라서, 가중치에 붙는 문자들의 괄호 안의 순서는 해당 함수의 입력과 출력의 관계를 나타내는 중요한 요소이며, 이를 잘못 정의하면 뉴럴 네트워크의 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다.
2024년 11월 13일 수 09시 태평양 시간
15:30 가중치 설정 방법 현상태 변수 먼저 입력 변수 나중
추가로 다른 인공지능들에게도 가중치 문의했어요.
뤼튼 괄호안의 순서가 가중하는데 영향을 미치나?
답변
네, 가중치에 붙는 문자들은 각 가중치가 어떤 입력에 적용되는지를 나타내며, 이 순서는 함수의 구조와 결과에 큰 영향을 미칩니다.
예를 들어: 𝑊𝑥𝑥: 이 가중치는 이전 상태 𝑥𝑡−1xt−1 에 곱해지는 가중치입니다. 즉, 이전 상태의 영향을 받아 현재 상태를 결정하는 데 기여합니다.
𝑊𝑥𝑢: 이 가중치는 현재 입력 𝑢𝑡ut 에 곱해지는 가중치로, 입력이 현재 상태에 미치는 영향을 나타냅니다.
𝑊𝑦𝑡: 이 가중치는 현재 상태 𝑥𝑡xt 에 기반하여 출력 𝑦𝑡yt 를 생성하는 데 사용됩니다.
따라서, 각 가중치의 이름에서 나타나는 변수의 순서는 어떤 입력이 어떤 방식으로 영향을 미치는지를 명확히 하며, 잘못된 순서로 가중치를 설정하면 모델이 잘못된 관계를 학습할 수 있습니다. 이런 이유로 가중치의 이름과 그 순서는 매우 중요합니다.
클로드 괄호안의 순서가 가중하는데 영향을 미치나?
네, 가중치에 붙는 문자들의 순서가 가중치 행렬의 크기와 계산에 직접적인 영향을 미칩니다.
RNN (Recurrent Neural Network)의 수식에서:
x_(t) = f(x_(t-1), u_(t))
x_(t-1)과 u_(t)가 입력이 되어 현재 상태 x_(t)를 계산하는 함수
y_(t) = h(x_(t))
현재 상태 x_(t)를 입력으로 받아 출력 y_(t)를 계산하는 함수
x_(t) = σ[시그마](W_(xx)x_(t-1) + W_(xu)u_(t) + b_(x))
W_(xx)는 이전 상태 x_(t-1)에 곱해지는 가중치 행렬
W_(xu)는 입력 u_(t)에 곱해지는 가중치 행렬
b_(x)는 바이어스
y_(t) = σ[시그마](W_(yx)x_(t) + b_(y))
W_(yx)는 현재 상태 x_(t)에 곱해지는 가중치 행렬
b_(y)는 바이어스
이 때, 괄호안의 순서가 가중치 행렬의 크기를 결정합니다.
예를 들어 W_(xx)는 (hidden_size, hidden_size) 크기의 행렬이 되고,
W_(xu)는 (hidden_size, input_size) 크기의 행렬이 됩니다.
이렇게 순서에 따라 가중치 행렬의 크기가 달라지므로, 계산 과정에도 영향을 미치게 됩니다.
제미니
RNN 식에서 가중치 괄호 순서의 의미
결론부터 말씀드리면, RNN 식에서 가중치에 붙는 괄호 안의 문자 순서는 해당 가중치가 연결되는 변수의 종류와 순서를 나타내며, 이는 가중치 행렬의 크기와 계산에 직접적인 영향을 미칩니다.
괄호 안 문자의 의미
W_(xx): 이전 시점의 hidden state (x_(t-1))에서 현재 시점의 hidden state (x_(t))로 연결되는 가중치 행렬입니다. 즉, hidden state 자기 자신에게 영향을 주는 가중치입니다.
W_(xu): 입력 (u_(t))에서 현재 시점의 hidden state (x_(t))로 연결되는 가중치 행렬입니다. 즉, 외부 입력이 hidden state에 미치는 영향을 나타냅니다.
W_(yx): 현재 시점의 hidden state (x_(t))에서 출력 (y_(t))로 연결되는 가중치 행렬입니다. 즉, hidden state가 출력에 미치는 영향을 나타냅니다.
괄호 순서가 미치는 영향
행렬의 크기: 가중치 행렬의 크기는 연결되는 변수들의 차원에 따라 결정됩니다. 예를 들어, hidden state가 100차원이고 입력이 50차원이라면 W_(xu)는 100 x 50 크기의 행렬이 됩니다.
계산 순서: 괄호 안의 문자 순서는 행렬 곱셈의 순서를 결정합니다. 즉, 어떤 변수와 먼저 곱해야 하는지를 나타냅니다.
가중치의 의미: 괄호 순서는 가중치가 어떤 정보를 학습하는지에 대한 직관적인 이해를 돕습니다. 예를 들어, W_(xx)는 시퀀스 내의 장기 의존성을 학습하는 데 중요한 역할을 합니다.
왜 괄호 순서가 중요한가?
모델 구현: 괄호 순서를 정확하게 이해해야 코드로 구현할 때 오류 없이 모델을 구축할 수 있습니다.
모델 해석: 괄호 순서를 분석하면 모델이 어떤 방식으로 데이터를 처리하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 괄호 순서를 바꾸면 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있으므로, 하이퍼파라미터 튜닝 시 고려해야 할 요소입니다.
결론
RNN 식에서 가중치 괄호 순서는 단순한 표기법이 아니라, 모델의 구조와 동작 방식을 이해하는 데 매우 중요한 요소입니다. 괄호 순서를 통해 가중치의 의미와 역할을 정확하게 파악하고, 모델을 효과적으로 설계하고 해석할 수 있습니다.
궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요.
더 깊이 들어가고 싶다면:
Backpropagation Through Time (BPTT) 알고리즘을 통해 가중치가 어떻게 업데이트되는지 알아볼 수 있습니다.
LSTM이나 GRU 같은 다른 RNN 변형 모델에서 가중치의 역할이 어떻게 달라지는지 비교해 볼 수 있습니다.
실제 구현:
TensorFlow, PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 이용하여 RNN 모델을 직접 구현해보면서 가중치의 역할을 체험해 볼 수 있습니다.
핵심: RNN에서 가중치 괄호는 해당 가중치가 연결되는 변수의 종류와 순서를 명확하게 나타내며, 이는 모델의 구조와 동작 방식을 이해하는 데 필수적인 정보입니다.
2024년 11월 13일 수 10시 태평양 시간
6년전 영상에서도 질문하신 순서대로 가중치 행렬을 정한 것을 보니 설정 당시 순서는 원하는 대로 정하되 그 이후 가중치를 순서대로 유지해야 하는 것 같아요.
cs231n.stanford.edu/slides/2016/winter1516_lecture10.pdf