Translation project of CS231n 2017 lecture video
Also see CS231n Website
CS231n 한글번역 프로젝트입니다. Stanford의 CS231n는 CNN(Convolutional Neural Network)을 중심으로 Deep Learning을 배우는 현존하는 가장 좋은 강의 중 하나. 이 프로젝트는 CS231n을 수강하기에 언어의 장벽으로 힘든 분들을 위한 한글 번역 프로젝트입니다. 많은 분들이 이 강의를 듣고 행복했으면 좋겠습니다. 하지만 CS231n 정도의 수준 그리고 그 이상을 위해서라면 영어실력이 뒷받침해 줘야 하는 것은 명백한 사실입니다.
도올 김용옥 선생의 "영어 수학을 왜 공부해야 하는가?
> CS231n에 의 대상
1) Deep Learning을 처음 접하는 초급자
2) Deep Learning을 어느정도 알지만 심도깊게 배우고 싶은 중급자
3) Deep Learning의 트렌드를 살펴 보고자 하는 상급자
> 자세한 Prerequisites은 Lecture 1을 참고하시기 바랍니다.
많은 분들의 관심과 격려로 힘내고 있습니다. 감사합니다 :D
그리고 또한 많은 분들께서 오역, 오타관련 Issues, Pull requests, Email 등을
보내주시고 계십니다. 특히 오타 찾는게 정말 힘든데 이렇게 도와주시니 정말 감사할 따릅입니다 :D
현재 draft 버전은 오역, 오타, 싱크 등 문제가 많습니다.
오역, 오타, 싱크 문제는 지속적으로 업데이트하고 있으며, first revision을 작업중입니다.
first revision이 draft버전보다 많이 개선된 버전이므로 참고해주시기 바랍니다.
다시 한번 모두에게 감사드립니다 XD
Fei-Fei Li: http://vision.stanford.edu/feifeili/
Justin Johnson: http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/
Serena Yeung: http://ai.stanford.edu/~syyeung/
Any video player with codecs which might be let you watch lectures
Recommendation
Windows : PotPlayer(kakao)
Linux : SM Player
IOS : Whatever you can :(
-
You should download lectures from youtube
- You need a video downloader like 4k video downloader (maybe support most of platforms like Windows, Linux(Ubuntu), MacOS)
- Download this Youtube Playlist with downloader
- If you take "4k video downloader", you can download whole lectures "at once" not "each", with Playlist.
-
and Enjoy videos with Subtitles
root └── eng └── Subtitles in English. └── kor └── Subtitles in Korean.
Welcome to Pull Request
1. Update News
...
2018.05.23 - Complete Lecture 6(draft)
2018.06.14 - Complete Lecture 7(draft)
2018 06 26 - Complete Lecture 8(draft)
2018 07 27 - Complete Lecture 1(1st Revision)
2018 07 09 - Complete Lecture 9(draft)
2018 07 16 - Complete Lecture 2(1st Revision)
2018 07 30 - Complete Lecture 10(draft)
2018 08 13 - Complete Lecture 11(draft)
2018 09 24 - Complete Lecture 12(draft)
2018 10 06 - Complete Lecture 13(draft)
2018 12 31 - Complete Lecture 14(draft)
1. Milestone
Lecture 01 : Complete(draft + 1st Revision)
Lecture 02 : Complete(draft + 1st Revision)
Lecture 03 : Complete(draft)
Lecture 04 : Complete(draft)
Lecture 05 : Complete(draft)
Lecture 06 : Complete(draft)
Lecture 07 : Complete(draft)
Lecture 08 : Complete(draft)
Lecture 09 : Complete(draft)
Lecture 10 : Complete(draft)
Lecture 11 : Complete(draft)
Lecture 12 : Complete(draft)
Lecture 13 : Complete(draft)
Lecture 14 : Complete(draft)
Invited Talk 1 : not yet :(
Invited Talk 2 : not yet :(
Please see also
| Status info | Symbol | Status info | Symbol |
|---|---|---|---|
| Draft | ✏️ | 1st_revision | ✏️ ✂️ |
| not yet | 🔕 | 2nd_revision | ✏️ ✂️ ✂️ |
| Event Type | Description | Videos(youtube) | Slides | Subtitles | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition | video | slide | english | ✏️ ✂️ |
| Lecture 2 | Image Classification | video | slide | english | ✏️ ✂️ |
| Lecture 3 | Loss Functions and Optimization | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 4 | Introduction to Neural Networks | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 5 | Convolutional Neural Networks | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 6 | Training Neural Networks I | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 7 | Training Neural Networks II | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 8 | Deep Learning Software | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 9 | CNN Architectures | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 10 | Recurrent Neural Networks | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 11 | Detection and Segmentation | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 12 | Visualizing and Understanding | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 13 | Generative Models | video | slide | english | ✏️ |
| Lecture 14 | Deep Reinforcement Learning | video | slide | english | ✏️ |
| Guest Lecture | Invited Talk: Song Han Efficient Methods and Hardware for Deep Learning |
video | slide | english [korean] |
🔕 |
| Guest Lecture | Invited Talk: Ian Goodfellow Adversarial Examples and Adversarial Training |
video | slide | english [korean] |
🔕 |
- Jaewon Lee (Image Processing & Computer Vision Lab, KNU)
- Azure (Image Processing & Computer Vision Lab, KNU)
MIT