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
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딥러닝 이론 소개
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