인공지능

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1. Stanford CS231n 동영상 강좌(한글)

• 강의용 PDF 슬라이드(Chap.1)
• 강의용 PDF 슬라이드(Chap.2)
• 강의용 PDF 슬라이드(Chap.3)
• 강의용 PDF 슬라이드(Chap.4)
• 강의용 PDF 슬라이드(Chap.5)

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2. GPU 환경설정

• 다운로드: Microsoft Visual C++ BuildTolls 설치파일
  
• 다운로드: Anaconda3-2023.03-Windows-x86_64 (파이썬포함) 설치 파일
  다운로드: Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64 (파이썬 3.6 포함) 설치 파일
  (설치중, All User 항목선택, PATH 항목 선택)

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3-1. DNN을 이용한 정수10개 평균구하기 (Anaconda 환경, Keras, Python)

• 다운로드: calculate_average.py 소스파일
  
• 다운로드: calculate_sorting.zip 소스파일
  
• 다운로드: calculate_sorting2.zip 소스파일 (인덱스 학습 시도)
  

3-2. 영상분류 [인쇄체 숫자] (Anaconda 환경, Keras, Python)

• 다운로드: classify_num.py 소스파일
  
• 다운로드: train/test용 숫자 이미지 데이터 파일
• 다운로드: test용 숫자 이미지 파일

3-3. MNIST 숫자 DB를 이용한 keras 동작 확인 프로그램 (jupyter notebook 버젼)

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4. Object Detection에서의 결과 분석 관련 용어

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5. YOLO v3 Object Detection

• 차량번호판 이미지 셋

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6. Object Detection 관련 사이트

• YOLO V3 설명
• YOLO V3 TINY-WEBCAM 버젼 설명
• Fast Detection Models

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7. Data Augmentation & Classification

• Data Augmentation & Classification using Keras-CNN
• Data Augmentation & Classification using Keras-CNN (소스 설명 1/2)
• Data Augmentation & Classification using Keras-CNN (소스 설명 2/2)
  (Keras-cnn-aug.py소스파일)
• train과 test 데이터 이미지 폴더

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8. GAN (Generative Adversarial Network)

• GAN 개념
• GAN 자료 및 응용분야
• DCGAN 실행 절차
• Deep Convolutional GAN (github)
• DCGAN 소스 (pdf)
• DCGAN 소스 (dcgan.py)


• Conditonal GAN 실행 절차
• 다양한 종류의 GAN 모델 (github)
• CGAN 소스 (pdf)
• Conditional GAN 소스 (cgan.py)


• GAN응용의 예

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Awesome DeepLearning Resources

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Awesome Object Detection

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