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딥 러닝

섹션

2개

강의

21개

커리큘럼

2개 섹션, 21개 강의

  1. 1

    기본 개념

    1. 1.1뉴런과 퍼셉트론
    2. 1.2딥러닝 프레임워크 소개
    3. 1.3다층 신경망
    4. 1.4활성화 함수
    5. 1.5손실 함수
    6. 1.6경사하강법
    7. 1.7역전파 알고리즘
    8. 1.8데이터셋 분할
    9. 1.9하이퍼파라미터 튜닝
    10. 1.10Neural Architecture Search
    11. 1.11정칙화
  2. 2

    모델

    1. 2.1합성곱 신경망(CNN)
    2. 2.2오토인코더
    3. 2.3GAN
    4. 2.4확산 모형
    5. 2.5딥러닝 자연어 처리
    6. 2.6순환신경망의(RNN)
    7. 2.7시퀀스-투-시퀀스 모델
    8. 2.8주의 메커니즘(Attention Mechanism)
    9. 2.9트랜스포머
    10. 2.10전이 학습