내가 보려고 정리한 AI 용어와 개념 설명

AI 시작할때 용어랑 개념 짚어보기, 혹은 프로젝트 하기 전 리마인드하기.

완성 하려면 드래프트 버전도 석달은 걸릴 것 같은 불길한 기분 ㅠㅠ

 

1. 딥러닝 영상분석 3총사를 구분하시나요
1-1 Image Classification
1-2 Object Detection
1-3 Image Segmentation

2. 딥러닝 이미지 분류에 필요한 개념들
2-1 Weight 초기화
2-2 Loss Function
2-3 Softmax Function

3. CNN 기본 개념과 MNIST

3-1 Back Propagation 
3-2 CNN 용어들 (Kernel, Stride, Pooling..) 

3-3 활성화 함수 

3-4 Hello MNIST

4. CNN 관련해서 좀 더 들여다보기
4-1 고급 Optimization
4-2 Batch Nomalization 

4-3 Transfer Learning
4-4 Hyperparameter
4-5 Overfitting/Vanishing Gradient 개념과 해결 방안

4_6 CNN 용어를 정리합시다.


5. 대표적인 분류 모델 기억하기

5-1 AlexNet

5-2 VGGNet

5-3 googLeNet

5-4 ResNet

6. 인식모델을 연구하며 또 필요한 내용들
6-1 Faster RCNN, YOLO, SSD 심플 차이점

   6-1-1 YOLO는 기본!!

6-2 Fully Convolution Network 
6-3 Global Average Pooling 

6-4 Precision and recall
6-5 인식모델 평가지표(IOU 등)
6-6 Non Maximum Suppression

7. Segmentation 에 대한 약간의 이야기

7-1 Mask RCNN

7-2 ENet (Efficient Neural Network)