강의목차 | 강의제목 | 플레이어 | 수강여부 |
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01 | 과대적합 & 과소적합 학습 [61:23] | ||
02 | 과대적합 & 과소적합 실습 [26:03] | ||
03 | 컴퓨터 비전 이론 학습, 컴퓨터 비전에서 문제점 [47:27] | ||
04 | 합성곱 신경망 이론 학습, 합성곱 신경망 구조와 원리 학습, 합성곱 신경망 응용법 학습 [58:15] | ||
05 | 합성곱 신경망 실습, Kernel size 변경, Stride 변경 [45:56] | ||
06 | 합성곱 신경망 응용, Blocked layer vs. normal method 비교 [45:38] | ||
07 | 순환 신경망 이론, RNN 기초 [20:29] | ||
08 | LSTM 이론, LSTM 구조 [13:38] | ||
09 | GRU 이론, GRU 구조 [11:51] | ||
10 | Vanila RNN 모델 실습, LSTM 실습, GRU 실습 [56:18] |