인공지능 12강 - 딥러닝 최적화

최적화의 어려움을 극복하는 효과적인 여러 방안을 설명

인공지능 11강 - 딥러닝 최적화

최적화의 어려움을 극복하는 효과적인 여러 방안을 설명

인공지능 10강 - 딥러닝 최적화

최적화의 어려움을 극복하는 효과적인 여러 방안을 설명

인공지능 9강 - 컨볼루션 신경망 사례연구

2012년부터 현재까지 CNN의 변화 양상을 보이는 대표적인 모델 설명

인공지능 8강 - 딥러닝 기초

은닉층을 여러 개로 확장한 깊은 다층 퍼셉트론의 구조와 학습 알고리즘을 설명

인공지능 7강 - 다층 퍼셉트론

오류역적파알고리즘을 유도하고, 미니배치 스토캐스틱 경사 하강법을 설명

인공지능 6강 - 다층 퍼셉트론

다층 퍼셉트론의 구조와 동작, 특성

인공지능 5강 - 퍼셉트론

퍼셉트론의 구조와 동작, 학습 알고리즘 및 한계

인공지능 4강 - 기계학습과 수학

기계 학습에서 확률 통계, 정보이론이 어떻게 활용되는지

인공지능 3강 - 기계학습과 수학

기계 학습에서 선형대수가 어떻게 활용되는지