오리엔테이션 - [Pytorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
[Pytorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
    • 01
      Section0. 오리엔테이션
    • 오리엔테이션
      이론 강의자료 다운로드
    • 02
      Section1. Multi Layer Perceptron
    • 최초의 인공지능 Perceptron
      신경망의 기본, Multi Layer Perceptron
      MLP feedforward
      역전파 알고리즘 (MLP Backpropagation)
      MLP Review
      Gradient Vanishing이란
      Universal Approximation Theorem
    • 03
      Section2. Deep Learning
    • Deep Learning의 정의
      DropOut/ReLu
      Batch Normalization
      AutoEncoder
      실습 강의 소개
      [실습] MLP를 이용한 MNIST 숫자 분류 모델 구축
      [실습] AutoEncoder를 이용한 Feature 추출 및 분류 모델 학습
    • 04
      Section3. Convolution Neural Network
    • Convolution Neural Network (CNN)
      Data Augmentation
      ResNet/DenseNet
      다양한 Initialization/optimizer
      Transfer Learning
      CNN의 활용
      [실습] CNN을 이용한 MNIST 숫자 분류 모델 구축
      [실습] Live Coding - Cifar10 이미지 분류 모델 따라 작성해보기
      [실습] CNN 모델의 다양한 customization1
      [실습] CNN 모델의 다양한 customization2
      [실습] ResNet을 이용한 Cifar10 이미지 분류 모델 구축
      [실습] TransferLearning
    • 05
      Section4. Recurrent Neural Network
    • Recurrent Neural Network
      Long-Short Term Memory (LSTM)
      [실습] RNN을 이용한 영화 리뷰 예측 모델 만들기
    • 06
      Section5. 딥러닝의 다양한 분야
    • 딥러닝의 다양한 분야
    • 07
      Section6. 읽어볼만한 논문 리뷰
    • Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
      Understanding deep learning requires rethinking generalization
      ImageNET-Trained CNNS Are Biased Towards Texture
      Generalization in humans and deep neural networks
      Universal Perturbation
    오리엔테이션
    01 Section0. 오리엔테이션
    오리엔테이션


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