Deep Learning
1.[인공신경망] 인공신경망 공부
목표 > 인공신경망에 대해 step by step으로 배워보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'AI DEEP DIVE'를 바탕으로 구성함.
2.[딥러닝] Deep Learning 공부
목표 > 딥러닝에 대해 차근차근 배워보자! 이 강의는 혁펜하임님의 ALL DEEP DIVE 강의를 기반으로 작성함.
3.[딥러닝] 이진 분류와 다중 분류
목표 > 이진 분류와 다중 분류에 대해 차근차근 알아보자 > 인공신경망의 과정을 정리하자. 이 내용은 혁펜하임님의 'ALL DEEP DIVE' 강의를 기반으로 작성함.
4.[딥러닝] 인공신경망은 만능이다!!
목표 >사실 제목은 어그로고 정확히 말하자면, 인공신경망은 입력되는 데이터의 집합들을 하나하나 모두 통과하는 연속함수를 어떤 것이든 만들 수 있다! 그 이유를 보는 것!! 이 강의는 혁펜하임님의 AI DEEP DIVE 강의를 기반으로 작성함.
5.[딥러닝] DNN의 고질적 문제와 해결 방안
목표 > 면접에서 내기 딱 좋은 DNN의 고질적 문제와 이에 대한 해결 방안에 대해 알아보자! 이 강의는 혁펜하임님의 AI DEEP DIVE 강의를 기반으로 작성함.
6.[딥러닝] CNN
목표 > CNN에 대해 이해해보자! 이 강의는 혁펜하임님의 'ALL DEEP DIVE' 강의를 기반으로 작성함
7.[딥러닝] RNN과 트랜스포머 (강의 완)
목표 > RNN과 RNN보다 더 좋다는 트랜스포머에 대해서 알아보자! 본 내용은 혁펜하임님의 'ALL DEEP DIVE' 강의를 기반으로 작성함.
8.[딥러닝] VGGNet, Inception Net
목표 > 딥러닝계의 Legend 논문(이론) 중 CNN의 기본 토대가 된 VGGNet과 Inception Net에 대해 알아보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'Legend 13' 강의를 기반으로 작성함.
9.[딥러닝] 앙상블 학습법
목표 >앙상블 모델의 의미를 이해하고 이를 적용하여 만들어진 부스팅(Boosting), 배깅(Bagging), 스태킹(Stacking)에 대해 알아보자!
10.[딥러닝] ResNet에 대해
딥러닝계의 Legend 논문(이론) 중 내 생각에 가장 혁신적인 논문 중 하나인 ResNet에 대해 배워보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'Legend 13' 강의를 기반으로 작성함. 이 내용은 전 작성 내용과 이어집니다.
11.[딥러닝] WideResNet과 ResNeXt
목표 > 딥러닝계의 Legend 논문(이론) 중 WideResNet와 ResNeXt에 대해 알아보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'Legend 13' 강의를 기반으로 작성함. 이 내용은 전 작성 내용과 이어집니다.
12.[딥러닝] Inception Net v4
목표 > 딥러닝계의 Legend 논문(이론) 중 하나인 Inception Net v4를 배워보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'Legend 13' 강의를 기반으로 작성함. 이 내용은 전 작성 내용과 이어집니다.
13.[딥러닝] DenseNet에 대하여
목표 > 딥러닝계의 Legend 논문(이론) 중 혁신적인 논문 중 하나인 DenseNet에 대해 배워보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'Legend 13' 강의를 기반으로 작성함. 이 내용은 전 작성 내용과 이어집니다.
14.[딥러닝] SENet에 대하여
목표 > 딥러닝계의 Legend 논문(이론) 중 혁신적인 논문 중 하나인 SENet에 대해 배워보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'Legend 13' 강의를 기반으로 작성함. 이 내용은 전 작성 내용과 이어집니다.
15.[딥러닝] MobileNet에 대해
목표 > 딥러닝계의 Legend 논문(이론) 중 혁신적인 논문 중 하나인 MobileNet에 대해 배워보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'Legend 13' 강의를 기반으로 작성함. 이 내용은 전 작성 내용과 이어집니다.
16.[딥러닝] EfficientNet에 대하여
목표 > 딥러닝계의 Legend 논문(이론) 중 EfficientNet에 대해 배워보자! 이 내용은 혁펜하임님의 'Legend 13' 강의를 기반으로 작성함. 이 내용은 전 작성 내용과 이어집니다.