강의목록 도움말
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딥러닝 준비하기강의시간01:26:02
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딥러닝 & 딥러닝 개발 도구
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- 2024.10.18
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앞으로 우리가 다뤄볼 내용들
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- 강의시간17:39
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Convolutional Neural Network(CNN)의 기초
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[실습] 기본 파이썬 문법 실습
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- 2024.10.18
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기계 학습 용어 정리
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딥러닝 들어가기강의시간03:10:08
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4가지 CNN 살펴보기: AlexNET, VGG, GoogLeNet, ResNet
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- 2024.10.19
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[실습] 이미지 처리 실습하기
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- 2024.10.19
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[실습] MNIST 데이터셋 사용법 익혀보기
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- 2024.10.19
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Overfitting을 막는 regularization
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- 2024.10.22
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- 강의시간32:26
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Nature 논문으로 살펴보는 AlphaGo 알고리즘
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- 2024.10.23
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[실습] 기본 Tensorflow 문법 실습
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- 2024.10.30
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[실습] Logistic Regression으로 숫자 분류기를 구현하기
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- 2024.10.30
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Optimization 방법론
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- 2024.11.05
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Restricted Boltzmann Machine
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- 2024.11.05
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Convolutional Neural Network(CNN)을 이용한 Application강의시간04:46:59
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[실습] Multilayer Perceptron(MLP) 로 숫자 분류기 구현하기
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- 2024.11.07
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- 강의시간08:02
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[실습] Custom dataset 만들어보기
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- 2024.11.07
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이미지의 각 픽셀을 분류하는 Semantic Segmentation
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- 2024.11.14
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[실습] Convolutional Neural Network(CNN)으로 숫자 분류기 구현하기
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- 2024.11.15
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[실습] Custom dataset을 이용한 분류기 구현하기
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- 2024.11.15
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- 강의시간09:24
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[실습] 99% 정확도를 넘기는 정교한 CNN 구현하기
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- 2024.11.20
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Residual Network가 왜 잘 되는지 해석해보기
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- 2024.11.28
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Weakly Supervised Localization
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- 2024.11.28
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- 강의시간24:17
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Image Detection 방법론: RCNN, SPPnet, FastRCNN, FasterRCNN
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- 2024.12.06
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Image Detection 방법론: AttentionNet, SSD, YOLO, YOLOv2
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- 2024.12.09
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- 강의시간35:30
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이미지와 질문이 주어졌을 때 답을 맞추는 Visual QnA
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- 2024.12.16
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이미지를 설명하는 문장을 만들어내는 Image Captioning
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- 2024.12.16
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Advanced Topics강의시간03:09:05
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딥러닝을 이용한 강화학습
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- 2020.07.06
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Recurrent Neural Network(RNN): LSTM
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- 2021.09.29
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RNN을 이용해 손글씨를 만드는 Handwriting generation
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- 2021.02.28
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주어진 사진을 원하는 화풍으로 만드는 Neural Style
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- 2020.06.22
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Generative Adversarial Network
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- 2024.02.26
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[실습] RNN 실습
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- 2021.06.14
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