| 1. | |
소개1 | 강의 소개와 기계학습 소개 |  |
| 2. | |
소개2 | 기계학습 소개 | |
| 3. | |
기계학습과 수학1 | 선형대수 | |
| 4. | |
기계학습과 수학2 | 확률과 통계 | |
| 5. | |
기계학습과 수학3 | 최적화 | |
| 6. | |
다층 퍼셉트론1 | 신경망 기초 | |
| 7. | |
다층 퍼셉트론2 | 오류 역전파 알고리즘 | |
| 8. | |
딥러닝 기초1 | 깊은 다층 퍼셉트론 | |
| 9. | |
딥러닝 기초2 | 컨볼루션 신경망 | |
| 10. | |
딥러닝 기초3 | 생성 모델 | |
| 11. | |
딥러닝 최적화1 | 목적 함수 | |
| 12. | |
딥러닝 최적화2 | 성능 향상을 위한 요령 | |
| 13. | |
딥러닝 최적화3 | 규제 | |
| 14. | |
딥러닝 최적화4 | 하이퍼매개변수 최적화 | |
| 15. | |
비지도 학습1 | 비지도 학습 기초 | |
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비지도 학습2 | 공간변환의 이해 | |
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비지도 학습3 | 오토인코더 | |
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준지도 학습과 전이 학습1 | 표현 학습의 중요성 | |
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준지도 학습과 전이 학습2 | 준지도 학습과 전이학습 기초 | |
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순환 신경망1 | 순환 신경망 기초 | |
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순환 신경망2 | 순환 신경망 학습 | |
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강화 학습1 | 강화학습 기초 | |
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강화 학습2 | 정책과 가치함수 | |
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