CNN

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지의 공간적 패턴을 효과적으로 학습하는 아키텍처입니다. 합성곱 연산을 통해 지역적 특성을 추출하고, 층을 쌓아 점차 추상적인 표현을 학습합니다.

순서	주제	핵심 내용
1	합성곱과 풀링	커널, 스트라이드, 패딩, 특성 맵
2	CNN 아키텍처	LeNet → AlexNet → ResNet → ConvNeXt
3	이미지 분류	CIFAR-10 CNN 구현
4	전이학습	사전학습 모델 활용

CNN을 완료하면 Vision 탭에서 객체 탐지, 세그멘테이션 등 고급 컴퓨터 비전 태스크로 확장할 수 있습니다.

합성곱과 풀링

CNN의 핵심 연산 이해

LeNet에서 ConvNeXt까지의 발전사

CIFAR-10으로 CNN 직접 구현

사전학습 모델로 빠르게 높은 성능 달성