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