딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
    • 01
      딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
      • 001. MNIST classfier
      체험하기
      002. 무료 GPU 플랫폼 Colab 사용기
      체험하기
      003. UNet: 데이터셋 전처리하기
      체험하기
      004. UNet 구조 구현하기
      005. Data loader & transform 구현하기
      006. UNet training 시키기
      007. UNet testing 시키기
      008. Code 최적화 & parser 추가하기
      009. Image regression framework 구축하기 1부
      010. Image regression framework 구축하기 2부
      011. ResNet 1부: ResBlock & Pixel Shuffle
      012. ResNet 2부: Image Regression & Colab Pretrained Results
      013. DCGAN: 한방에 끝내기
      014. pix2pix: 한 방에 끝내기
      015. CycleGAN: 한방에 끝내기
      (추후 추가 예정)
    • 02
      논문 쓸껀데, 꿀팁만 모았습니다
      • 001. MATLAB에서 figure의 margin 없이 출력하기
      체험하기
      002. Artifact images 생성하기
      003. ParaView를 이용한 3D Rendering하기
      004. Octave 프리웨어로 MATLAB 코드 실행하기
      005. Python에서 C/C++과 CUDA C 호출하기
    001. MNIST classfier
    01 딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
    001. MNIST classfier

    처음으로 시작하는 실습은 MNIST Classifier입니다.


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