딥러닝 이론 및 파이썬 실습
    • 01
      딥러닝
      • 딥러닝 이론 소개
      체험하기
      싱글 인풋 뉴론
      체험하기
      멀티 인풋 뉴론 (퍼셉트론)
      체험하기
      멀티 레이어 퍼셉트론(MLP) 소개 및 XOR 풀이
      텐서가 무엇인가요?
      선형과 비선형의 차이(머신러닝, 딥러닝)
      퍼셉트론(뉴론, 노드) 텐서플로우로 구현하기
      다층퍼셉트론(MLP) 텐서플로우 구현_1. XOR
      다층퍼셉트론(MLP) 텐서플로우 구현_2. MNIST
      조기 종료(Early Stopping) 텐서플로우 실습
      드랍아웃(Drop Out) 이해 및 텐서플로우 구현
      CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)
      텐서플로우 CNN 구현
      RNN 기초 (순환신경망 - Vanila RNN)
      LSTM 쉽게 이해하기
    • 02
      딥러닝 자연어 처리
      • Bag of Words
      n-그램
      TF-IDF
      자연어처리의 유사도 측정 방법(거리측정, 코사인 유사도)
      TF-IDF 문서 유사도 측정
      잠재의미분석 (LSA - Latent Semantic Analysis)
      Word2vec
      WMD 문서 유사도 구하기 (Word Mover's Distance)
      소프트맥스와 로짓에 대한 이해
      Federated Learning - 보안 걱정 없는 모바일 딥러닝 학습법 (연합 학습)
      추천 시스템 기본 - 콜라보레이티브 필터링, 컨텐트 베이스 필터링
      기댓값 (Expected Value)
      정보량 불확실성의 상관관계 (섀넌 엔트로피)
      엔트로피의 이해 및 머신러닝 사용 예제 (액티브 러닝, 의사결정트리)
      크로스 엔트로피
      KDL Divergence (쿨백 라이블 발산, 상대 엔트로피)
      시퀀스 투 시퀀스 + 어텐션 모델
      트랜스포머 (Attetion is all you need)
      랭킹 시스템 평가 방법 (MRR, DCG)
      구글 Colab 소개 및 기본 사용법, 꿀팁 정리
    • 03
      논문 리뷰
      • GPT-3
    딥러닝 이론 소개
    01 딥러닝
    딥러닝 이론 소개


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