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. Pytorch Background
    • Pytorch 기본 테크닉1
      Pytorch 기본 테크닉2
    • 04
      Section3. 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
    • 05
      Section4. 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
    • 06
      Section5. Recurrent Neural Network
    • Recurrent Neural Network
      Long-Short Term Memory (LSTM)
      [실습] RNN을 이용한 영화 리뷰 예측 모델 만들기
    • 07
      Section6. 딥러닝의 다양한 분야
    • 딥러닝의 다양한 분야
    • 08
      Section7. 딥러닝의 Generalization
    • 딥러닝 일반화에 대한 재고찰 - Understanding deep learning requires rethinking generalization
      CNN은 이미지의 shape를 학습시키는 것이 아니다 - ImageNET-Trained CNNS Are Biased Towards Texture
      인간과 딥러닝의 일반화 차이점 - Generalization in humans and deep neural networks
      Cutout/Cutmix, Knowledge Distillation에 대한 기본 개념
      KD를 통한 이미지 Regularization - Regularizing Class-wise Predictions via Self-knowledge Distillation
      KD를 이용하여 이미지 분류 성능 최대화 - Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
    • 09
      Section8. 읽어볼만한 논문 리뷰
    • 하나의 noise를 이미지에 추가하면 대부분의 딥러닝이 속는다? - Universal Perturbation
      딥러닝의 크기, 학습시간과 overfitting 간의 관계 - Deep Double Descent
      여러 도메인에 걸쳐 Genelarization을 해보자 - Domain Generalization With MixStyle
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