LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 6. Self-Supervised Learning and Large-Scale Pre-Trained Models -What is Self-Supervised Learning? • Given unlabeled data, hide part of the data and train the model so that it can predict such a h..

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LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 4. Seq2Seq with Attention for Natural Language Understanding and Generation -Recurrent Neural Networks (RNNs) • Given a sequence data, we recursively run the same function over time. • We can pro..

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 3. Convolutional Neural Networks and Image Classification -Various Neural Network Architectures Fully Connected Neural Network ConvNets or CNN (Convolutional Neural Network) RNN (Recurrent Neural..

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 2. Training Neural Networks -Training Neural Networks via Gradient Descent Given the optimization problem, min 𝑊 𝐿 (𝑊) , where 𝑊 is the neural network parameters, we optimize 𝑊 using gradient des..

LG Aimers: AI전문가과정 4차 Module 6. 『딥러닝(Deep Learning)』 ㅇ 교수 : KAIST 주재걸 교수 ㅇ 학습목표 Neural Networks의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)에 대한 기본 개념과 대표적인 모형들의 학습원리를 배우게 됩니다. 이미지와 언어모델 학습을 위한 딥러닝 모델과 학습원리를 배우게 됩니다. Part 1. Introduction to Deep Neural Networks -Artificial Neural Networks • A technology that imitates neurons existing in the human brain -Deep Neural Network (DNN) • DNN improves accuracy of AI techn..