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커리큘럼

0. 딥러닝 실무 프로젝트의 개요와 개발 프로세스
[onc75] DLP001 딥러닝 실무 프로젝트의 개요 00:05:25
[onc75] DLP002 CNN 모델 프로세스 00:03:40
[onc75] DLP003 실무 프로젝트 개발 과정 프로세스 00:05:27
1. 데이터셋 구성과 데이터 전처리
[onc75] DLP101 이미지 수집을 위한 Flickr API 연결 00:09:50
[onc75] DLP102 Flickr API를 이용한 이미지 수집 00:13:27
[onc75] DLP103 이미지 Numpy 형식 변환의 작업 순서 00:03:37
[onc75] DLP104 이미지 Numpy 형식으로 변환하기 00:06:43
[onc75] DLP105 원-핫 인코딩과 데이터 구분 00:04:26
[onc75] DLP106 이미지 데이터 전처리 00:04:46
2. CNN 모델 정의 컴파일
[onc75] DLP201 CNN 구조와 활성화 함수 00:10:41
[onc75] DLP202 컨볼루션 연산과 스트라이드 00:04:41
[onc75] DLP203 CNN 모델 도식화 00:07:12
[onc75] DLP204 CNN 모델 정의와 컴파일 설정 00:06:47
3. CNN 모델 실행
[onc75] DLP301 모델 평가와 시각화 00:09:07
4. 이미지 증식 모델 개선
[onc75] DLP401 OpenCV를 활용한 이미지 증식 00:07:23
[onc75] DLP402 증식된 이미지를 활용한 모델 평가 00:03:01
5. CNN 모델 예측하기
[onc75] DLP501 직접 찍은 사진을 이용한 모델 예측 00:09:12
6. Flask 프레임워크를 이용한 CNN 모델 웹서빙
[onc75] DLP601 웹서빙을 위한 Flask 서버 구성 00:05:30
[onc75] DLP602 Flask 서버를 이용한 웹페이지 제작 00:15:34
7. Ngrok과 Flask를 이용한 웹서빙
[onc75] DLP701 Ngrok 프레임워크를 활용한 외부 연결 00:09:28
[onc75] DLP702 포트 연결 해제와 강의 핵심 요약 00:04:42
8. 교재 다운로드 센터
[onc75] DLP801 교재 다운로드 센터 00:00:00
9. 사후 만족도 평가
[onc75] DLP901_사후 만족도 조사 00:00:00
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