Summary

Introduction

강명호 강사님

Code, Conept & Explanation

복습

CNN 필요
CNN 구조
ReNet : 4대 천왕 얀 니쿤이 구조 제안
계속 발전된 모습

구현을 다 못 해봤지만
이런 구조로 흘러가고 합성곱입니다

포워드 백워드로 돌아갑니다

4차원 데이터를 어떻게 코딩해야 좋을까 고민
im2col
입력데이터도 전개, 적용되는 필터도 전개하고
합성곱 연산
행렬곱연산과 맞아 떨어집니다

묶어서 한 번에 처리
numpy가 C코드로 고속으로 진행

CNN으로 돌려봄

큰 컬러 사진은 느릴 수 밖에 없음
학습곡선, 정확도 높은 곡선

RestNet
Fully connected Layer 와 affine 새롭게 셋팅

Azure Custom Vision

인지와 지각

지각 : Perception
자극의 초기 처리 과정
주변 환경으로부터 받아들인 감각 정보를 식별
시각, 청각, 촉각, 미각, 후각 등 오감을 사용

인지 : Cognition
자극을 이해, 처리, 기억 및 논리적으로 판단하는 과정
이전의 지식과 연결하여 예측, 추론, 문제 해결 등의 정신적 과정

인간의 인지 능력 모방

1단계 : 데이터 가져오기
2단계 : 특징 추출
3단계 : 관계 찾기
4단계 : 개체 인식 및 종류 분류

Azure AI Service (Azure Cognitive Service)

시각 : Custom Vision

인공지능과 윤리

프라이버스 침해
데이터의 편향성
기술의 오남용
알고리즘의 차별

Azure 커스텀 비전 서비스

커스텀 비전의 기능
이미지 분류 : Classification
개체 감지 : Object detection
15개 이상의 이미지로 동작

바운딩 박스

mAP : mean Avg. Precision
mAP 와 AP는 동일

최신 모델

Open AI consistency models
runway Act-One

OpenCV

BGR
RGB 변환

Challenges & Solutions

Results

What I Learned & Insights

Conclusion