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최근 딥러닝 교육을 준비중인데, 강의자료 일부를 공개합니다. 신경망이나 딥러닝을 처음 접하는 초보자들을 대상으로 최대한 쉽게 설명하였습니다. 특히 신경망의 구조나 경사하강법을 통한 학습 방법에 중점을 두었습니다. 마지막에서는 케라스로 간단한 예제를 구현합니다.
두 번째 자료는 CNN 이미지 모델 소스코드입니다. 페이페이 리가 캘리포니아 공대 박사과정일 때 만든 Caltech101 데이터셋을 기반으로 합니다. 이후 유명해진 이미지넷의 전신이기도 합니다. 주피터 노트북으로 되어 있어 데이터의 입력과 출력, 변환 과정 등을 자세히 들여다볼 수 있습니다.
< 딥러닝의 기본 >
-> https://www.slideshare.net/deepseaswjh/ss-155138865
< Caltech101 이미지 CNN 분류 >
-> https://github.com/deepseasw/caltech101-image-cnn-classification