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인공지능 기초 다지기

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수강생 토론 게시판
오리엔테이션
1. 01. 코스 소개
2. 02. 이 코스를 개발한 전문가
3. 03. 부스트코스 학습 가이드
4. 04. 퀴즈 소개
5. 05. 시작합니다!
1. 파이썬 기초
1. Basic computer class for newbies
2. 파이썬 개요
3. 파이썬 코딩환경 (OS 및 코드편집기)
4. 파이썬 코딩환경 (Windows)
5. 파이썬 코딩환경 (Mac)
6. 파이썬 코딩환경 (Jupyter notebook)
1. Variables
2. Function and Console I/O
3. Conditionals and Loops
4. String and advanced function concept
1. Python Data Structure
2. Pythonic code
2. 파이썬 다지기
1. Python Object Oriented Programming
2. Module and Project
1. File / Exception / Log Handling
2. Python data handling
1. NumPy
1. Pandas 1
2. Pandas 2
3. 기초 수학 첫걸음
1. 벡터가 뭐에요?
2. 행렬이 뭐에요?
1. 경사하강법(순한맛)
2. 경사하강법(매운맛)
4. 기초튼튼, 수학튼튼
1. 딥러닝 학습방법 이해하기
1. 확률론 맛보기
1. 통계학 맛보기
1. 베이즈 통계학 맛보기
1. CNN 첫걸음
1. RNN 첫걸음
5. 딥러닝 핵심 기초
1. Introduction to PyTorch
2. PyTorch Basics
3. PyTorch 프로젝트 구조 이해하기
1. AutoGrad & Optimizer
2. PyTorch Dataset & DataLoader
3. 모델 불러오기
4. Monitoring tools for PyTorch
1. Multi-GPU 학습
2. Hyperparameter Tuning
3. PyTorch Troubleshooting
1. Historical Review
2. Neural Networks & Multi-Layer Perceptron
1. Optimization
1. Convolutional Neural Networks
2. Modern Convolutional Neural Networks
3. Computer Vision Applications
1. Recurrent Neural Networks
1. Transformer
1. Generative Models Part 1
2. Generative Models Part 2
참고)인공지능을 위한 선형대수
참고)자바로 구현하고 배우는 자료구조
코스를 마치며
1. 코스를 마치며

Transformer

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