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딥러닝 기초
딥러닝 기초 (1-14주차) 총 42개 동영상 강의
| 강사 | 김영훈 교수 (한양대학교 인공지능학과) |
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수강신청- 강의목록
- 강의소개
| 번호 | 강의명 | 강의시간 | 조회수 | 재생 |
|---|---|---|---|---|
| 1 |
수업소개(14분43초)수업소개 |
14분43초 | 4 | |
| 2 |
구글 콜랩기반 실습시스템 사용법(11분26초)구글 콜랩기반 실습시스템 사용법 |
11분26초 | 1 | |
| 3 |
딥러닝소개(16분15초)딥러닝소개 |
16분15초 | 2 | |
| 4 |
신경망의 역사(신경세포와 뉴론)(11분58초)신경망의 역사(신경세포와 뉴론) |
11분58초 | 6 | |
| 5 |
MC뉴런의 연산방법과 선형분리가능 문제(15분03초)MC뉴런의 연산방법과 선형분리가능 문제 |
15분03초 | 2 | |
| 6 |
퍼셉트론과 XOR문제의 해결법(12분05초)퍼셉트론과 XOR문제의 해결법 |
12분05초 | 1 | |
| 7 |
넘파이와 텐서플로우의 다차원자료구조(15분33초)넘파이와 텐서플로우의 다차원자료구조 |
15분33초 | 1 | |
| 8 |
텐서생성법 및 변형법(14분52초)텐서생성법 및 변형법 |
14분52초 | 1 | |
| 9 |
텐서간 연산(26분43초)텐서간 연산 |
26분43초 | 1 | |
| 10 |
로지스틱 회귀분석(1)(21분32초)로지스틱 회귀분석(1) |
21분32초 | 2 | |
| 11 |
로지스틱 회귀분석(2)(23분55초)로지스틱 회귀분석(2) |
23분55초 | 1 | |
| 12 |
로지스틱 회귀분석 코딩(23분35초)로지스틱 회귀분석 코딩 |
23분35초 | 1 | |
| 13 |
벡터화의 개념 및 필요성(17분38초)벡터화의 개념 및 필요성 |
17분38초 | 1 | |
| 14 |
Vectorization (1)(16분11초)Vectorization (1) |
16분11초 | 1 | |
| 15 |
Vectorization (2)(18분58초)Vectorization (2) |
18분58초 | 1 | |
| 16 |
Vectorization (브로드캐스팅의 연산)(18분46초)Vectorization (브로드캐스팅의 연산) |
18분46초 | 1 | |
| 17 |
다중클래스 로지스틱 회귀분석 소개(15분05초)다중클래스 로지스틱 회귀분석 소개 |
15분05초 | 1 | |
| 18 |
벡터화를 적용한 다중클래스 가중치 연산(14분42초)벡터화를 적용한 다중클래스 가중치 연산 |
14분42초 | 1 | |
| 19 |
확률적 경사 하강법(SDG)(13분28초)확률적 경사 하강법(SDG) |
13분28초 | 1 | |
| 20 |
미니배치 SDG와 배치크기 결정(15분18초)미니배치 SDG와 배치크기 결정 |
15분18초 | 2 | |
| 21 |
텐서플로우 데이터 파이프라인(15분18초)텐서플로우 데이터 파이프라인 |
15분18초 | 1 | |
| 22 |
미니배치 SDG기반 다중클래스 로지스틱 회귀분석(12분12초)미니배치 SDG기반 다중클래스 로지스틱 회귀분석 |
12분12초 | 1 | |
| 23 |
소프트맥스 회귀분석(15분53초)소프트맥스 회귀분석 |
15분53초 | 1 | |
| 24 |
연산그래프와 역전파 알고리즘(14분39초)연산그래프와 역전파 알고리즘 |
14분39초 | 1 | |
| 25 |
역전파 알고리즘의 작동원리(15분59초)역전파 알고리즘의 작동원리 |
15분59초 | 1 | |
| 26 |
텐서플로우의 자동 미분기능(20분48초)텐서플로우의 자동 미분기능 |
20분48초 | 1 | |
| 27 |
이진 로지스틱 회귀분석(15분34초)이진 로지스틱 회귀분석 |
15분34초 | 2 | |
| 28 |
소프트맥스 회귀분석에의 역전파 연습(16분46초)소프트맥스 회귀분석에의 역전파 연습 |
16분46초 | 2 | |
| 29 |
역전파의 분기 패턴들(17분30초)역전파의 분기 패턴들 |
17분30초 | 2 | |
| 30 |
텐서블로우로 구현하는 소프트맥스 회귀분석(9분49초)텐서블로우로 구현하는 소프트맥스 회귀분석 |
9분49초 | 1 | |
| 31 |
활성화 함수와 그래디언트 소멸문제(16분45초)활성화 함수와 그래디언트 소멸문제 |
16분45초 | 1 | |
| 32 |
비-영점중심 활성화 함수의 문제와 죽은 뉴런 현상(19분35초)비-영점중심 활성화 함수의 문제와 죽은 뉴런 현상 |
19분35초 | 1 | |
| 33 |
다층 퍼셉트론(18분05초)다층 퍼셉트론 |
18분05초 | 2 | |
| 34 |
패션MNIST를 이용한 다층 퍼셉트론 프로그래밍(14분06초)패션MNIST를 이용한 다층 퍼셉트론 프로그래밍 |
14분06초 | 1 | |
| 35 |
케라스를 이용한 다층 퍼셉트론 프로그래밍(18분41초)케라스를 이용한 다층 퍼셉트론 프로그래밍 |
18분41초 | 1 | |
| 36 |
케라스의 모델과 레이어(17분06초)케라스의 모델과 레이어 |
17분06초 | 1 | |
| 37 |
최적의 하이퍼 파라미터 찾기(19분19초)최적의 하이퍼 파라미터 찾기 |
19분19초 | 2 | |
| 38 |
기본 SDG문제와 최적화 알고리즘(11분18초)기본 SDG문제와 최적화 알고리즘 |
11분18초 | 1 | |
| 39 |
Adagrad, RMSPROP와 ADAM(16분53초)Adagrad, RMSPROP와 ADAM |
16분53초 | 1 | |
| 40 |
케라스의 FUNCTIONAL API(14분16초)케라스의 FUNCTIONAL API |
14분16초 | 1 | |
| 41 |
케라스와 텐서플로우의 혼합활용(12분33초)케라스와 텐서플로우의 혼합활용 |
12분33초 | 1 | |
| 42 |
코드의 변천사(18분49초)코드의 변천사 |
18분49초 | 1 |
딥러닝 기초
수업 목표 : 이론과 더불어 업계 및 학교에서 많이 사용되는 딥러닝 소프트웨어 개발 플랫폼인 텐서플로우를 이용하여 배운 것을 직접 구현해보고 동작원리를 정확히 이해하는 것
교수자 : 김영훈 교수
UNIV. OF ILLINOIS AT URBANA-CHAMPAIGN (UIUC), Illinois, US
Postdoctoral researcher, Feb. 2014 ~ Aug. 2014
SEOUL NATIONAL UNIV., Seoul, Korea
Postdoctoral researcher, Mar. 2013 ~ Jan. 2014
SEOUL NATIONAL UNIV., Seoul, Korea
Ph.D. in Electrical Engineering and Computer Science
Dissertation: “Similarity Query Processing Techniques for
Text
Data”
Mar. 2007 ~ Feb. 2013
SEOUL NATIONAL UNIV., Seoul, Korea
Bachelor of Science in Computer Science & Engineering
Mar. 1998 ~ Feb. 2006
