paulmoon008308

実習よりも理論と文脈に重点を置き、ディープラーニングを深く整理して全体像を把握したい方に役立つ講義です。ディープラーニングの根幹となる数学的・統計的背景を分かりやすく理解できるほか、AutoEncoder、GAN、Transformer、AlphaGoといった現代の主要モデルの原理を、開発者の視点から直感的に解説します。

kok202

開発者のためのディープラーニング

Deep Learning(DL)

딥러닝

Statistics

통계

딥러닝모델

인공지능

실습보다 이론과 맥락에 집중하여, 딥러닝을 깊이 있게 정리하고 큰 그림을 잡고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다. 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계적 배경을 쉽게 이해할 수 있으며, 현대 딥러닝의 주요 모델인 AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo 등의 원리를 개발자 관점에서 직관적으로 해석해 드립니다.

김우근

입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

머신러닝

인공지능(AI)

Probability and Statistics

확률과 통계

개발자를 위한 딥러닝

딥러닝 개요

딥러닝을 위한 확률 통계

모델 분석