딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
    • 01
      딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
    • 001. MNIST classfier
      002. 무료 GPU 플랫폼 Colab 사용기
      003. UNet: 데이터셋 전처리하기
      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
      002. Artifact images 생성하기
      003. ParaView를 이용한 3D Rendering하기
      004. Octave 프리웨어로 MATLAB 코드 실행하기
      005. Python에서 C/C++과 CUDA C 호출하기
    002. 무료 GPU 플랫폼 Colab 사용기
    01 딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
    002. 무료 GPU 플랫폼 Colab 사용기

    두번째 실습은 무료 GPU 플렛폼 Colab을 사용하는 방법입니다. 첫번째 영상에서 구현한 MNIST 코드를 Colab 에서 손쉽게 실행하는 방법에 관해 알아보도록 하겠습니다.


    [컴퓨터 스펙]


    [환경 세팅]


    [강의 자료]

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