딥러닝 입문 3시간 완성 강의 1강ㅣ인공지능 1위 대학원 멘토님ㅣ딥러닝 최신기술 트렌드, 모델링 예시, 네트워크 구조

#딥러닝 #머신러닝 #메타코드m
딥러닝 입문 3시간 완성 강의 1강

[강의 목차]
00:00:00 Intro
00:03:40 강의자 소개
00:06:01 강의시작
00:08:52 딥러닝의 최첨단 기술
00:15:28 DALL·E 2
00:17:43 또 다른 예시
00:21:39 강의 다시 시작 - 딥러닝 패턴
00:23:34 강의의 전반적인 내용 소개
00:24:10 딥러닝 이전에는 문제를 어떻게 풀어왔는가
00:29:18 Input의 중요성
00:31:25 Modelling the brain
00:37:00 Perceptron
00:40:18 Multi-layer Perceptron
00:43:30 A more generic model
00:44:56 The perceptron with real inputs and a real output
00:45:34 A perceptron on Reals
00:48:34 Boolean functions with a real perceptron
00:49:40 Composing complicated decision boundaries
00:52:30 A perceptron on Reals
00:53:10 Booleans over the reals
00:55:14 More complex decision boundaries
00:56:19 Complex decision boundaries
01:00:14 What about continuous valued outputs?
01:00:47 MLP as a continuous-valued regression
01:01:20 강의 내용 소개
01:07:15 3blue1brown machine learning
01:10:58 MLB 예시
01:16:52 The original perceptron
01:19:04 네트워크의 구조
01:20:47 Automatic estimation of an MLP
01:22:06 How to learn a network?
01:26:59 The simplest MLP : a single perceptron
01:34:53 The Perceptron Problem
01:37:00 Learning the perceptron
01:40:43 Perrceptron Algorithm: Summary
01:42:08 A Simple Method : The Perceptron Algorithm
01:42:41 Perceptron Algorithm
01:48:40 Perceptorn Algorith의 단점
01:51:54 해결책 : Differentiable activation
01:53:40 The logistic regression model
01:55:07 Perceptrons with differentianble activation functions
01:56:47 Overall network is differentiable
02:00:04 문제풀이
02:42:25 svm python
02:45:49 다음 강의 내용 안내

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