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 전공자를 위한 딥러닝 




  Chapter 1    큰 그림 살펴보기 


1.5 테스크와 데이터 종류

 Chapter 2    기초 개념 익히기

2.2  신경망
2.3  학습을 결정짓는 손실 함수
2.4  시그모이드와 렐루(ReLU)
2.5  경사하강법으로 방향 찾기
2.6  확률로 바꿔서 분류하기 - 소프트맥스


 Chapter 3    알고리즘 맛보기

3.1  여러 층을 만들어서 학습하기
  3.2  역전파 알고리즘
3.3  엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버 피팅
3.4  성능을 높이는 방법들
3.5  CNN 처음부터 끝까지 맛보기




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