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