CS231n은 스탠포드 대학교에서 제공하는 '딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전' 강좌입니다. 이 강좌에서는 딥 러닝 기술을 이용해 이미지와 비디오를 이해하고 분석하는 방법을 배웁니다. 기초적인 딥 러닝 개념부터 최신 연구 결과까지 폭넓은 내용을 다루며, 특히 컴퓨터 비전에 초점을 맞추고 있습니다.
- 강의: 총 16강 (각 강의 1시간 10분)
- 일정: 8주간 진행 (7월 둘째주 ~ 8월 넷째주)
- 방식: 비대면 각 주마다 2강씩 학습, 해당 주차 일요일 23:59까지 블로그에 정리 포스팅하고 링크 제출하기
- 패널티: 총 8만원 보증금, 포스팅 미실시 시 1만원씩 차감
해당 주차의 브랜치에 포스팅 글 링크를 Pull requests로 제출하시면 됩니다!
블로그 플랫폼은 네이버 블로그, 티스토리, 깃허브 블로그 등 자유롭게 선택하시면 됩니다.
또한, 포스팅 양식 또한 본인이 기록하기 쉬운 방식으로 자유롭게 기록하시면 됩니다.
다른 사람이 정리한 블로그 링크를 보면서 다양한 생각을 공유하고, 같은 강의를 들으며 궁금한 점이나 모르는 부분을 질문하여 학습 효과를 증가시킬 수 있습니다.
| Week | Start Date | End Date | Description | Course Materials |
|---|---|---|---|---|
| Week 1 | 2024.07.08(Mon) | 2024.07.14(Sun) | 07/09 Lecture 1: Introduction Computer vision overview, Course overview, Course logistics | slides 1 slides 2 |
| 07/11 Lecture 2: Image Classification with Linear Classifiers The data-driven approach, K-nearest neighbor, Linear Classifiers, Algebraic / Visual / Geometric viewpoints, SVM and Softmax loss | slides | |||
| Week 2 | 2024.07.15(Mon) | 2024.07.21(Sun) | 07/16 Lecture 3: Regularization and Optimization Regularization, Stochastic Gradient Descent, Momentum, AdaGrad, Adam, Learning rate schedules | slides |
| 07/18 Lecture 4: Neural Networks and Backpropagation Multi-layer Perceptron, Backpropagation | slides | |||
| Week 3 | 2024.07.22(Mon) | 2024.07.28(Sun) | 07/23 Lecture 5: Image Classification with CNNs History, Higher-level representations, image features, Convolution and pooling | slides |
| 07/25 Lecture 6: CNN Architectures Batch Normalization, Transfer learning, AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet | slides 1 slides 2 review | |||
| Week 4 | 2024.07.29(Mon) | 2024.08.04(Sun) | 07/30 Lecture 7: Recurrent Neural Networks RNN, LSTM, GRU, Language modeling, Image captioning, Sequence-to-sequence | slides |
| 08/01 Lecture 8: Attention and Transformers Self-Attention, Transformers | slides | |||
| Week 5 | 2024.08.05(Mon) | 2024.08.11(Sun) | 08/06 Lecture 9: Object Detection and Image Segmentation Single-stage detectors, Two-stage detectors, Semantic/Instance/Panoptic segmentation | slides |
| 08/08 Lecture 10: Video Understanding Video classification, 3D CNNs, Two-stream networks, Multimodal video understanding | slides | |||
| Week 6 | 2024.08.12(Mon) | 2024.08.18(Sun) | 08/13 Lecture 11: Visualizing and Understanding Feature visualization and inversion, Adversarial examples, DeepDream and style transfer | slides |
| 08/15 Lecture 12: Self-supervised Learning Pretext tasks, Contrastive learning, Multisensory supervision | slides | |||
| Week 7 | 2024.08.19(Mon) | 2024.08.25(Sun) | 08/20 Lecture 13: Generative Models Generative Adversarial Network, Diffusion models, Autoregressive models | slides |
| 08/22 Lecture 14: OpenAI Sora Guest Lecture by William (Bill) Peebles and Tim Brooks | ||||
| Week 8 | 2024.08.26(Mon) | 2024.09.01(Sun) | 08/27 Lecture 15: Robot Learning Deep Reinforcement Learning, Model Learning, Robotic Manipulation | slides |
| 08/29 Lecture 16: Human-Centered Artificial Intelligence |
김동환, 우동협, 장윤영, 정명훈, 진태완, 최종렬, 한서연
| Week | 김동환 | 우동협 | 장윤영 | 정명훈 | 진태완 | 최종렬 | 한서연 |
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미제출 시 환급금이 1만원씩 차감됩니다.