딥러닝

고려대학교
주재걸

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >정보통신공학
강의학기

2018년 2학기

조회수

20,982
평점

5/5.0 (1)

강의계획서

본 과목은 심층신경망의 이론과 적용에 관해 배웁니다.

차시별 강의

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