🫧DLC: Deep Learning Class🫧

◻커리큘럼

기본적으로 딥러닝 개념 이론 중심

💡1회차 : 딥러닝 모델 기초

> 현재 위치와 앞으로의 방향성을 체크하고, 코딩과 이론의 비중 등 원하는 바를 서로 소통하는 시간!

💡2회차 : MLP

>  linear가 아닌 multilayer perceptron 의 non linear한 특성 알아보기

💡3회차 : CNN

> convolution 연산의 permutation invariant, equivariant 한 특성을 알아보기

💡4회차 : RNN

> rnn의 sequentiality, temporal invariance 한 특성 알아보가

✔ 운영

- 금액: 스터디룸 외 별도로 받지 않음. 대신 정성스러운 피드백 작성

- 날짜 및 장소: 협의필요

✔ 총 횟수(기본 4회)

: 상호간 상의를 통해 조절 가능하며, 각자의 역량에 따라 커리큘럼은 조정될 수 있습니다!

◻신청

https://naver.me/5vcIQSd7