cs231n 1강 Introcuction

cs231n 1강은 앞으로 강의를 위한 오리엔테이션에 불과해서 포스팅하기도 애매하네요!

 

강의 소개부터 하자면, cs231n은 스탠포드 대학교에서 공개하는 강의로 현재까지 진행중인 강의지만, 외부인들에게는 2017년도 강의까지만 공개했기 때문에 제가 포스팅하는 자료도 17년도의 자료입니다. 강의는 전부 영어로 되어있어서 글 가장 아래에 항상 한국어로 해설해주신 분의 유튜브 링크도 같이 올릴 예정입니다.

 

 

<컴퓨터 비젼의 역사>

 

• 1강의 목차는 컴퓨터 비젼에 대한 간단한 히스토리와 cs231n의 오버뷰입니다. 가장 먼저 Computer vision에 대해서 먼저 설명합니다. 고대에 눈이 없는 생명체부터 설명해서 딱히 내용은 없지만, 이미지넷 챌린지를 언급합니다.

 

• 이미지넷 챌린지는 1000개 종류의 140만여개의 이미지들을 분류하는 챌린지입니다. 2010에는 그 오차가 28.2%였지만, 점차 줄어들어 2015에는 3.57%로 인간의 오차율인 5.1%보다 좋은 성능을 가지게된 발전을 이룩합니다.

 

 

<cs231n 오버뷰>

 

• Visual Recognition은 object detecion, action classification, image captioning(이미지를 텍스트로 설명) 등등의 문제로 해결할 수 있습니다.

  그 해결책 중 하나가 바로 CNN인 겁니다.

 

• 앞서 이미지넷 챌린지를 보면 2012년도에 무려 9%의 성능 향상을 보입니다. 그 9%의 성능 향상은 바로 CNN에 있었습니다. 그렇게 계속해서 발전하여 이제까지의 모델이 나온겁니다.

• 사실 CNN은 98년도에 이미 고안된 방법이었습니다. 하지만 컴퓨터의 하드웨어가 크게 발전하면서, 좋은 결과를 낼 수 있던 것입니다.

 

이렇게 인간에게 있어서 매우 중요한 Visoin의 발전은 삶을 윤택하게 해줄 수 있다는 점을 강조합니다.

사실 1강은 그저 오리엔테이션이라 리뷰할 내용도 없어요.

건너띄어도 됩니다.

 

cs231n.stanford.edu/2017/syllabus.html

Syllabus | CS 231N