비전공자의 인공지능 고군분투기

안녕하세요, 「University of Toronto AI 융합 교육 프로그램」 으로 토론토에 파견온 고군분투기 입니다. 링크 : https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&bbsSeqNo=100&nttSeqNo=3178946 - 과학기술정보통신부과학기술정보통신부, 정보통신기획평가원, 서강대학교는 6대 디지털 혁신기술 분야 고급인재 육성을 위해 프로젝트형 글로벌 역량강화 사업 「University of Toronto AI 융합 교육 프로그램」의 2025년www.msit.go.kr 저의 U of T Life는 유튜브에도 있으니 많관부!유튜브 : https://www.youtube.com/@AIdeats/shorts AIdeats www.youtube.com3월 26일..

안녕하세요, 오늘은 CS231N 두번째 강의인 Image Classification 공부를 이어서 해보려고 합니다.개인적인 공부용으로 블로그를 작성하는 것이며, 인공지능에 대해 알고자 하는 분들에게도 도움이 되었으면 좋겠습니다.  Image Classification(이미지 분류)는 컴퓨터 비전에서 가장 핵심 기술 Image는 기본적으로 숫자(0~255 사이숫자)로 구성된 3D array. > 300은 height / 100은 width / 3은 color channel (RGB)Challenges1) Viewpoint Variation (보는 시각)2) Illumination (조명)3) Deformation (형태의 변형)4) Occlusion (은폐/은닉) - 기계가 인식할 수 있겠느냐?5) Bac..

안녕하세요, 오늘은 굉장히 유명한 Stanford 대학교의 CS231N 강의에 대해 리뷰해보도록 하겠습니다. 인공지능을 하시는 분들이라면 해당 강의를 한 번씩은 접해보셨을 거라 생각합니다.한번 더 공부하시고 싶은 분들이나 처음 접하시는 분들에게 도움이 되는 글이길 바라면서Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition  시작하도록 하겠습니다.  1. 소개The amount of visual data in our world has really exploded to a ridiculous degree in the last couple of years. And, this is largely a result of t..