강의 복습 내용

[DAY 31]

(1강) Image classification 1

(2강) Annotation data efficient learning

퀴즈 결과 회고

[퀴즈] VGG-11 image classification (제출용)

1. VGG-11 Implementation에서 google colab의 calc_answer(model)의 출력 결과를 선택하세요. (O)

• ans : 19712

피어 세션 정리

강의 리뷰 및 Q&A

• (1강) Image classification 1
• (2강) Annotation data efficient learning

과제 진행 상황 정리 & 과제 결과물에 대한 정리

[과제] VGG-11 image classification

• VGG-11 image classification에 대한 것으로, 어렵지 않게 해결했습니다.

총평

오늘 강의는 상당히 가벼웠기 때문에, 편안한 마음으로 수강할 수 있었습니다.
그렇다고 해서 배울 게 없었던 것은 아닙니다.
첫 번째 강의에서는 인간의 시각적 인식 또한 완벽하지 않다는 것을 상기할 수 있었습니다.
그리고 두 번째 강의에서는 Knowledge distillation이 특히 인상 깊었습니다.
왜냐하면 기존의 전의 학습이 아니라, GAN처럼 전이 학습을 할 수 있다는 것을 깨달을 수 있었기 때문입니다.
확실히 최근에 공개된 모델들을 살펴보면, 기존의 틀을 깨는 창의적인 방법들이 많은 것 같습니다.
그만큼 공부할 거리가 많아지고는 있지만, 아직 인공지능 산업이 과도기인 이상 어쩔 수 없는 것 같습니다….

오늘보다 더 성장한 내일의 저를 기대하며, 내일 뵙도록 하겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다!