(Intel Koera - Basic Tutorial for Deep Learning)
본 강의 자료는 인텔코리아에서 진행하는 딥러닝 관련된 교육 자료이므로 무단으로 사용시 법적 제재가 있을 수 있습니다.
딥러닝을 시작하기 전에 Python, NumPy, Pandas, OpenCV 등과 같이 가장 빈번하게 사용되는 라이브러리에 대한 사용법을 정리해둔 자료입니다.
모든 강의자료는 아나콘다를 통해 가상환경을 생성한 뒤 아래와 같은 명령어를 통해 환경설정을 할 수 있습니다. 괄호 안은 가상환경의 이름이므로 괄호 이후 문자열을 복사하여 터미널에 입력해주시길 바랍니다.
(base) git clone https://github.com/mssung94/intel-basic-tutorial.git
(base) cd intel-basic-tutorial
(base) conda create -n tutorial python=3.6
(base) conda activate tutorial
(keras) pip install -r requirements.txt
(keras) jupyter notebook .
본 강의자료는 아래와 같은 환경에서 실습을 구성하였습니다.
Python: 3.6
NumPy: 1.16
Pandas: 0.25.3
OpenCV: 4.1.1
| 차수 | 내용 |
|---|---|
| 1강 | Python에 대한 기초 문법 |
| 2강 | NumPy에 대한 기초 문법 |
| 3강 | Pandas에 대한 기초 문법 |
| 4강 | OpenCV에 대한 기초문법 |
- Image Classification : https://github.com/mssung94/intel-image-classification
- Object Detection :
- Intel Korea : https://www.intel.co.kr/content/www/kr/ko/company-overview/company-overview.html
- Intel OpenVINO : https://software.intel.com/en-us/openvino-toolkit
- Python Tutorial :
- NumPy Tutorial :
- Pandas Tutorial :
- OpenCV Tutorial :
성민석(Minsuk Sung) : [email protected]
류회성(Hoesung Ryu) : [email protected]
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