Translation project of CS231N 2017 lecture video
Also see CS231N Website
CS231N 한글번역 프로젝트입니다.
Stanford의 CS231N는 Convolutional Neural Network를 중심으로 Deep Learning를 배울 수 있는
현존하는 가장 좋은 강의입니다. 이 좋은 강의를 언어의 장벽으로 듣지 못하는 한국 분들이 많다는
소식이 너무 안타까워서 프로젝트를 시작했습니다. 많은 분들이 이 강의를 듣고 행복했으면 좋겠습니다.
CS231N에 의 대상은 다음과 같습니다.
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.
Pull Request는 1st Revision 버전부터 해주시면 감사하겠습니다!
draft 버전은 제가 밑바닥부터 수정하기 때문에 Pull Request받기 어렵습니다. :(
2015.05.23 - 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)
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 : ****Now Here!****
Lecture 12 : Not Yet
Lecture 13 : Not Yet
...
Please see also
Lecture | Description | Videos(youtube) | Slides | Subtitles | Status |
---|---|---|---|---|---|
1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition | video | slide | english | First Revision |
2 | Image Classification | video | slide | english | First Revision |
3 | Loss Functions and Optimization | video | slide | english | draft |
4 | Introduction to Neural Networks | video | slide | english | draft |
5 | Convolutional Neural Networks | video | slide | english | draft |
6 | Training Neural Networks I | video | slide | english | draft |
7 | Training Neural Networks II | video | slide | english | draft |
8 | Deep Learning Software | video | slide | english | draft |
9 | CNN Architectures | video | slide | english | draft |
10 | Recurrent Neural Networks | video | slide | english | draft |
11 | Detection and Segmentation | video | slide | english [korean] |
|
12 | Visualizing and Understanding | video | slide | english [korean] |
|
13 | Generative Models | video | slide | english [korean] |
|
14 | Deep Reinforcement Learning | video | slide | english [korean] |
|
15 | Efficient Methods and Hardware for Deep Learning | video | slide | english [korean] |
|
16 | 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