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딥러닝

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  • 주제분류
    공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
  • 강의학기
    2018년 2학기
  • 조회수
    14,330
  • 평점
    5/5.0 (1)
강의계획서
강의계획서
본 과목은 심층신경망의 이론과 적용에 관해 배웁니다.

차시별 강의

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1. 딥러닝 1강 기계학습, 선형 및 로지스틱 회귀 분석 기본 사항 URL
2. 딥러닝 1강 기계학습, 선형 및 로지스틱 회귀 분석 기본 사항 URL
3. 딥러닝 2강 Feed-Forward 신경망과 computical 그래프 URL
4. 딥러닝 2강 Feed-Forward 신경망과 computical 그래프 URL
5. 딥러닝 3강 콘볼루션 신경망 URL
6. 딥러닝 4강 신경망 트레이닝: 초기화, 배치 n 경구화, 드롭아웃, 데이터 확장, 전송 리닝 및 미세 조정 URL
7. 딥러닝 4강 신경망 트레이닝: 초기화, 배치 n 경구화, 드롭아웃, 데이터 확장, 전송 리닝 및 미세 조정 URL
8. 딥러닝 5강 최적화 알고리즘: stochastic gradient d escent, momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam URL
9. 딥러닝 5강 최적화 알고리즘: stochastic gradient d escent, momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam URL
10. 딥러닝 6강 딥러닝 소프트웨어, Caffe, Torch, Theano, TensorFlow, Keras, and PyTorch URL
11. 딥러닝 7강 CNN 아키텍처: AlexNet, VGG, GoogLeNet 및 ResNet URL
12. 딥러닝 7강 CNN 아키텍처: AlexNet, VGG, GoogLeNet 및 ResNet URL
13. 딥러닝 8강 워드 임베팅: word2vec and GloVe URL
14. 딥러닝 8강 워드 임베팅: word2vec and GloVe URL
15. 딥러닝 9강 반복신경망, long short-term memory, gated recurrent units URL
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딥러닝 10강 Attention model, image captioning, and sequence-to-sequence model URL
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딥러닝 11강 탐지 및 발견 URL
딥러닝 12강 시각화 및 이해 URL
딥러닝 13강 생성모델: generative adversarial networks and variational autoencoders URL

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사용자 의견

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운영자2019-02-13 09:23
KOCW입니다. 강의자료는 제공이 어렵다는 고려대학교의 답변을 받았습니다. 양해 부탁드립니다.
dyjin1217 2019-02-13 02:57
강의노트를 받을수 있을까요?

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