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[컴퓨터비전] 추가 학습 목록 1. 강화학습 (Reinforcement Learning)이유응용 분야 다양성: 게임 AI, 로봇 제어, 자율 주행 등 다양한 분야에서 응용.생성 모델과의 연계성: 강화학습을 사용하여 생성 모델의 성능을 향상시키는 연구가 많음.기본 개념: MDP (Markov Decision Process), 정책, 가치 함수, 보상, Q-러닝, SARSA.고급 주제: 딥 Q-러닝 (DQN), 정책 경사 방법 (Policy Gradient), Actor-Critic 방법, 강화학습을 통한 게임 플레이 (e.g., AlphaGo).2. 자연어 처리 (Natural Language Processing, NLP)이유생성 모델과의 연계성: GPT, BERT와 같은 생성 모델이 NLP에서 큰 역할을 하고 있음.실생활 응용: 챗봇.. 2024. 6. 5.
[컴퓨터비전] 컴퓨터비전 커리큘럼 컴퓨터 비전 강의 계획안강의 개요강의 제목: 컴퓨터 비전의 이해와 응용강의 목표: 컴퓨터 비전의 기본 개념과 주요 기술을 이해하고, 다양한 컴퓨터 비전 응용 사례를 학습하며, 실습을 통해 직접 구현해보는 것을 목표로 한다.대상: 머신러닝 기초를 이해하고 있는 대학생 및 관련 종사자강의 기간: 12주 (주 1회, 회당 2시간)강의 일정 및 내용주차주제내용실습/과제1주차컴퓨터 비전 개요컴퓨터 비전의 정의와 역사, 주요 응용 분야논문 읽기: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks2주차이미지 처리 기본이미지 필터링, 엣지 검출, 히스토그램 평활화OpenCV를 이용한 이미지 처리 실습3주차기초 딥러닝인공신경망, CNN 기본 구조와 원리간단.. 2024. 6. 5.
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