심층 신경망을 성공적으로 훈련하는 데 관련된 기본 메커니즘과 도구를 살펴보세요.

• 첫 번째 컴퓨터 비전 모델을 학습하여 학습 프로세스를 학습합니다.
• 컨볼루션 신경망을 도입하여 비전 애플리케이션에서 예측의 정확도를 개선합니다.
• 데이터 증강을 적용하여 데이터 세트를 개선하고 모델 일반화를 개선합니다.

사전 학습된 모델을 활용하여 딥 러닝 문제를 신속하게 해결하세요. 순차 데이터에 대한 순환 신경망 학습

• 사전 학습된 이미지 분류 모델을 이용해 자동으로 작동하는 반려견 출입문을 만들어보세요.
• 전이 학습을 활용하여 개만 들어갈 수 있는 맞춤형 강아지 문을 만드세요.
• LLM(대규모 언어 모델)을 사용하여 제공된 텍스트를 기반으로 질문에 답합니다.

컴퓨터 비전을 적용하여 신선한 과일과 썩은 과일을 구별하는 모델을 만듭니다.

• 컬러 이미지를 해석하는 모델을 만들고 학습합니다.
• 데이터 생성기를 구축하여 작은 데이터 세트를 최대한 활용하세요.
• 전이 학습과 특징 추출을 결합하여 학습 속도를 향상시킵니다.
• 고급 신경망 아키텍처와 학생들이 기술을 더욱 향상시킬 수 있는 최근 연구 분야에 대해 논의합니다.