지금은인공지능시대
복잡한 논문 대신, 쉽고 유쾌한 대화로 최신 AI 기술과 흐름을 귀로 들려주는 지식 콘텐츠
AI는 더 이상 전문가의 전유물이 아닙니다.
누구나 이해할 수 있는 언어로, 최신 논문과 기술을 쉽고 흥미롭게 전해드립니다.
시즌1『AI 논문, 귀에 양보하세요』에서 당신의 두뇌를 자극할 AI 이야기가 시작됩니다.
지금, 귀로 듣는 지식 혁명에 탑승하세요!
『U-Net』 의료영상부터 딥러닝까지, 분할의 정석이 된 구조
『FCN』 분할의 시대 개막! CNN으로 픽셀 단위까지 본다
『SSD』 빠르고 간단한 객체 탐지, YOLO의 라이벌 등장!
『YOLO』 진짜 실시간 탐지의 시작, 단 한 번에 본다!
『R-CNN에서 Faster R-CNN까지』 객체 탐지의 진화! 200배 빨라진 비결은?
『Faster R-CNN』 제안 영역까지 CNN으로? 탐지의 완성
『Fast R-CNN』 객체 탐지 속도를 10배 높인 구조 혁신
『R-CNN』 이미지 속 사물을 처음으로 찾아낸 딥러닝의 시작
『DenseNet』모든 층을 연결하라! Gradient 흐름의 혁신
『EfficientNet』 성능과 속도를 동시에! 딥러닝 모델의 균형을 잡다
『MobileNet』 모바일 AI의 시작, Depthwise Convolution의 위력
『SqueezeNet』 50배 작게, 성능은 그대로? 초경량 CNN의 탄생
『ResNet』 딥러닝이 더 깊어질 수 있었던 이유? 스킵 커넥션의 마법
『GoogLeNet』 깊고 얕고 넓게! CNN 최적화의 인셉션 모듈 탄생
『VGGNet』 3×3의 기적! 단순함으로 CNN의 정석이 되다
『ZFNet』 CNN 속을 처음 들여다본 순간, 해석 가능한 AI의 출발점
『AlexNet』 이미지넷 쇼크! 딥러닝이 컴퓨터비전을 뒤집다
『LeNet-5』 손글씨 인식에서 시작된 CNN, 딥러닝의 원형을 만나다
『BoVW』 이미지에도 단어가 있다? 비전 인식에 TF-IDF를 더하다
『Viola-Jones』 얼굴 인식 시대의 서막, 실시간 탐지의 원조 알고리즘
『HOG』 걷는 사람도 AI가 본다고? 보행자 인식의 시작점
『SIFT』 CNN 이전, 비전 인식을 지배한 불변 특징 추출의 황금기
『TiDE: MLP 하나로 Transformer를 넘는다?』
『TimesFM: 100 억 타임포인트, Zero-Shot 예측의 시대』
『TimesNet: 시계열을 이미지처럼 본다면?』
『Informer: 길게 보지만, 빠르게 예측한다!』
『TFT : Temporal Fusion Transformer』 – 시계열 데이터 예측의 해석력
『N-BEATS: 딥러닝, MLP 하나로 시계열 왕좌에 오르다!』
『NeuralProphet: 딥러닝 입은 Prophet, 실무를 정조준하다!』- AR-Net과 PyTorch로 다시 쓰는 시계열 예측의 정석
『Facebook Prophet: 복잡한 시계열 예측도 한번에』