반응형 [참고자료] 인공지능 1. PyTorch- PyTorch 2.3 공식 문서: https://pytorch.org/docs/stable/index.html- [교재] 2. Tensorflow- Tensorflow 2.17 공식 문서: https://www.tensorflow.org/- [교재] 3. 참고자료- [사이트] paperwithcode : 인공지능 관련 논문 및 코드 정리- [교재] Understanding Deep Learning : 인공지능 최신 정보 교재 및 학습 자료 총정리 2024. 7. 13. [PyTorch] 20주차: 최신 딥러닝 연구 및 기술 동향 강의 목표최신 딥러닝 연구 동향 및 기술 트렌드 이해최신 기술 및 도구의 적용 방법 학습실전 프로젝트를 통해 최신 기술을 활용한 모델 개발 경험강의 내용1. 최신 딥러닝 연구 동향연구 동향 개요딥러닝의 발전과 주요 연구 분야최신 연구 동향 소개주요 연구 분야자율주행의료 영상 분석자연어 처리(NLP)강화 학습(Reinforcement Learning)생성 모델(Generative Models)2. 자연어 처리(NLP) 최신 기술Transformer 기반 모델Transformer 개념 및 구조BERT, GPT 등의 최신 언어 모델BERT를 활용한 문서 분류 예제from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassificationfrom transform.. 2024. 5. 31. [PyTorch] 17주차: 심화 학습 및 최신 기술 동향 강의 목표심화 학습 주제 탐구최신 딥러닝 연구 동향 및 기술 트렌드 이해심화 학습 주제에 대한 실습 및 프로젝트 진행강의 내용1. 심화 학습 주제 소개딥러닝의 심화 학습 주제 소개강화 학습(Reinforcement Learning)생성적 적대 신경망(GANs, Generative Adversarial Networks)Transformer 및 BERT, GPT 등 최신 언어 모델메타 학습(Meta-Learning) 및 Few-Shot Learning2. 강화 학습(Reinforcement Learning)강화 학습 개념에이전트와 환경, 보상 및 정책주요 알고리즘: Q-Learning, Deep Q-Networks(DQN), Policy GradientsDQN 구현 예제import gymimport torc.. 2024. 5. 31. [생성 AI] 목차 "만들 수 없다면 이해하지 못한 것이다" - 리처드 파인만 생성 AI- 창의성에 관한 궁극적인 질문- 창의성의 매커니즘과 궁극적으로 인간답다는 것에 대한 의미 탐색 참고- 파이썬- 선형대수학(Mathematics for Machine Learning)- arXiv- Papers with Code 목표1. 모델의 구조와 설계의 기본 원리2. 처음부터 코딩하는 것 구성Part1) 생성 모델 & 딥러닝 + 핵심 개념 Part2) 생성 모델 구축의 6가지 핵심 기법- VAE- GAN- LSTM + PixelCNN- RealNVP + normalizing flow- constrastive divergence + Langevin dynamics- DALLE2 + Stable Diffusion Part3) 강화학습을.. 2024. 5. 25. [Roadmap] Python Index 1. Python 기본 2. 자료구조/알고리즘 3. 머신러닝 4. 딥러닝 5. 41. PythonPython1. 점프 투 파이썬 [book]2. 코딩 도장 [book]3. 점프 투 파이썬(라이브러리) [book]4. 기초부터 시리즈: Python 기초부터 [book] 2. 자료구조 / 알고리즘자료구조 / 알고리즘1. 잔재미코딩 [book]2. 이것이 취업을 위한 코딩테스트다 [video] [book] [github]3. 파이썬 알고리즘 인터뷰 [book] [github] 3. 머신러닝머신러닝1. 머신 러닝 교과서: 파이토치 편 [book]2. 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 [video] [book]3. 혼자 공부하는 데이터분석 [book] 4. 개발자를 위한 실전 선형대수학 [book]5.. 2024. 5. 13. [Roadmap] 인공지능 Index 1. Mathematics 2. Machine Learning 3. Deep Learning 4. Computer Vision 5. Natural Language Processing 6. Recommender System 7. Reinforcement Learning 8. Library / Framework 9. 기업/학회 사이트 10. 4Reference1. MathematicsMathematics- [Blog](공돌이의 수학정리노트)- [Video](이상화의 선형대수와 확률이론)- [Book](Mathematical Foundations of Deep Neural Networks) 2. Machine LearningMachine Learning- [Blog](데이터 사이언스 스쿨)- ML .. 2024. 5. 13. 이전 1 다음 반응형
