[입문~활용] 딥러닝 기초부터 NLP, GAN, 강화학습까지

포함된 강의수: 5개

마지막 업데이트: 2020.06.16

기초부터 다양하게
알아보는 딥러닝! 🤖

인공지능의 큰 축을 이루는 다양한 분야를 두루 살펴보세요!

🧠 딥러닝이란 무엇일까요?

흔히들 우리가 아는 인공지능인 번역기, 음성처리모델(인공지능 스피커), 알파고 등은
모두 딥러닝을 기본 뼈대로 가져가고 있습니다.
최근 4-5년간 이 딥러닝은 급속도로 발전하며 다양한 분야로 파생되었고,
크게 이미지(영상), 자연어처리(텍스트 및 음성), 데이터생성모델(GAN), 강화학습 등으로 나뉘어집니다.

이 로드맵은 딥러닝의 여러 분야에 대해 전반적으로 기초를 다지고,
다양한 태스크에 적용해볼 수 있는 기법에 대해 다루는 강의로 이루어져 있습니다.
딥러닝 기초부터 자연어처리, GAN, 강화학습까지 인공지능의 큰 축을 다루는 분야를 모두 다룹니다.

 

  1   딥러닝 기초
• Neural network 에 대한 지식
• 딥러닝에 대한 기본 지식
• CNN, RNN에 대한 개념
• Pytorch를 활용하여 딥러닝 모델 디자인 하는 법
• CNN(ResNet)을 이용한 cifar10 이미지 분류 모델 구축
• RNN을 활용한 영화리뷰 예측 모델 구축
• Transfer Learning/AutoEncoder/딥러닝 논문리뷰

  2   NLP
• 자연어처리의 기본 개념
• Attention에 대한 개념과 응용
• 최근 NLP에 대한 트렌드
• 딥러닝을 통한 자연어 처리 기법 

  3   GAN
• GAN의 개념과 생성 원리
• DCGAN, LSGAN, CycleGAN
• GAN의 응용 분야와 발전 방향

  4   강화학습
• 강화학습 이론
• Q-Learning부터 Deep Reinforcement Learning까지
• Exploration을 위한 여러 강화학습 기법들

👨‍💻 지식공유자 소개

코코
산업공학과 박사과정
데이터사이언스, 강화학습, 딥러닝 관련 연구 진행중
https://bluediary8.tistory.com

Justin
산업공학과 석사과정
데이터사이언스, 딥러닝 관련 연구 진행중
https://github.com/Justin-A

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