인공지능을 공부하는 사람이라면 누구나 한 번쯤 들어봤을 유명한 강의가 있다. 바로 스탠포드 대학의 CS231n (Convolutional Neural Networks for Visual Recognition)이다. 2015년에 개설되어 지금까지도 매년 이어지고 있는 이 강의는 비단 컴퓨터 비전 분야뿐만 아니라 딥러닝과 인공지능을 배우는 모든 사람들에게 도움이 될만한 강의이다.
Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
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cs231n.stanford.edu
초창기에 이 강의의 조교로 활동했던 Justin Johnson이 최근 미시간 대학으로 옮겨 EECS 498-007 / 598-005 (Deep Learning for Computer Vision)라는 강의를 시작했다. 인공지능 분야는 기술이 워낙 빠르게 발전하기 때문에 이왕이면 최신 강의를 듣는 것이 좋은데, 이 강의가 바로 CS231n의 최신 업데이트 버전이라 할 수 있다. 그래서 앞으로 매주 이 강의를 들으며 공부한 내용을 포스팅해보려 한다. 아래 링크에서 강의 목차와 영상, 자료 등을 볼 수 있다.
https://web.eecs.umich.edu/~justincj/teaching/eecs498/FA2020/schedule.html
Schedule
Website for UMich EECS course
web.eecs.umich.edu
1강에서는 컴퓨터 비전과 딥러닝의 역사를 간략하게 설명하고 있다. 컴퓨터 비전의 개념적 시초라고 할 수 있는 Hubel and Wiesel(1959)의 고양이 뇌 실험부터 AI 암흑기를 거쳐 오늘날의 ConvNet에 이르기까지 딥러닝이 어떻게 발전해왔는지 한눈에 살펴볼 수 있었다. 이제 2강부터 본격적으로 공부해서 한 학기동안 많은 것을 배울 수 있었으면 좋겠다.
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