Introducing TensorFlow Videos for a Global Audience: Korean

When the TensorFlow YouTube channel launched in 2018, we had a vision to inform and inspire developers around the world about what was possible with Machine Learning. With series like showing inspirational stories about what people have done with TensorFlow and much more, the channel has grown greatly. But we learned an important lesson: it’s a global phenomenon, and to reach the world effectively, we should provide some of our best content in multiple languages with native speakers presenting. Check out the popular ” 라는 제목의 발표가 기반이 되었습니다.



는 머신러닝 기반의 간단한 컴퓨터 비전에 대해서 다룹니다. 컴퓨터가 어떻게 다양한 사물들을 보고 인식할 수 있게 가르칠 수 있는지 설명합니다. 여기서 비디오 속 예제를 직접 실행해 보실 수 있습니다: 는 Convolutional Neural Networks에 대한 기본 개념과 이것이 컴퓨터 비전에서 너무나도 중요한 역할을 하는 이유에 대해서 설명합니다. Convolution은 이미지에 통과시키고 처리하여 이미지 속 공통성을 나타내는 특성들을 추출하는 필터입니다. 이 비디오에서는 Convolution이 어떻게 동작하는지를 보여줍니다. 이미지가 처리되는 과정을 보면서 여러분도 직접 특성들을 추출해낼 수 있는지 비교해보죠! Codelab을 통해서 실행해볼 수도 있습니다: 는 가위바위보 손모양을 위한 이미지 분류기를 만드는 방법에 대해서 다룹니다. 첫번째 비디오에서 가위바위보 게임에 대한 시나리오를 소개했었고, 이를 감지하고 분류하는 코드를 작성하기가 얼마나 어려운 일일지에 대해서 논의했었습니다. 그 다음 비디오들에서 머신러닝에 대해서 배우고, 픽셀들 속 패턴을 감지하는 Neural Networks를 만들고 또 Convolution을 사용해서 특성을 추출하는 방법들에 대해서도 배웠습니다. 이 비디오에서는 이 모든 것들을 하나로 합쳐보았습니다. Colab notebook:

이번 비디오 시리즈를 즐기시길 바랍니다. 더 많은 컨텐츠를 보고 싶으면 알려주세요!