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딥러닝 기본

딥러닝 개념

딥러닝 순서 및 예제
Machine Learning
ANN
DEEP MACHINE LEARNING 개요
Gradient Descent
GAN
Loss (Error) Functions
Optimization (최적화) - 경사하강법
강화학습
Q-Value and Q-Learning Temporal-Difference (TD) Learning
Final term Report

딥러닝 초급

해당 정리는 패스트 캠퍼스의 김기현 강사님 - 처음부터 시작하는 딥러닝 유치원 수강한 기록을 담은 내용입니다.

CH3

기초 확률
MLE(maximum likelihood estimation)
신경망과 MLE
수식 MLE
MAP
KL-Divergence
Information-Entropy

CH4

01. 차원의 저주 ~ 02. 차원 축소
03. 매니폴드 가설 ~ 04. 실습

CH5

01. PyTorch Dataset
03. PyTorch Ignite

CH6

CNN과 FC 비교
Cnn 소개
02.CNN 활용사례
03.Max Pooling_Stride
CNN 실제 구현 팁
cnn 브리핑 / 실습
질문

CH7

전이학습 실습
하이퍼 파라미터 수정

CH9

RNN
word feature vectors : traditonal methods
reg exp
wordnet
word sense