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cs231n 시작합니다!
안녕하세요. Steve-Lee입니다. 작년 2학기 빅데이터 연합동아리 활동을 하면서 동기, 후배들과 함께 공부했었던 cs231n을 다시 시작하려고 합니다. 제가 공부하면서 느꼈던 점들과 중요하다고 생각한 부분들을 강의와 참고자료들을 참고하여 정리하려고 합니다.
모두의 cs231n은 cs231n을 공부하는 모든 사람들을 위한 포스팅이 되었으면 합니다. '모두의 딥러닝' (모두를 위한 딥러닝-by SungKim)에서 영감을 받아 모두를 위한 cs231n을 하나씩 정리해보고자 합니다. 부족한 점이 많겠지만 잘 부탁드리겠습니다🤗
목표는 매주 또는 격주로 강의 하나씩을 요약. 정리하여 포스팅하는 것입니다.
학기 중이라 여러 일정이 겹칠 수 있겠지만 매주. 꾸준히 정리하여 찾아뵙도록 하겠습니다😃
모두를 위한 cs231n
모두를 위한 cs231n 😀(Last Update 20.06.19.fri - Lec13. VAE)
👉🏻 시작합니다! 🎈
모두를 위한 cs231n (feat. 모두의 딥러닝 & cs231n)
👉🏻 Neural Network 기초 📗
* Backpropagation
Lecture4. Backpropagation and Neural Network. 오차역전파에 대해서 알아보자😃
👉🏻 Training Neural Network Part I 📑- Activation Function 파헤치기
Lecture 6. Activation Functions에 대해 알아보자
Lecture 6. Activation Functions - ReLU함수의 모든 것
- Data Preprocessing
Lecture 6. Training Neural Network - Data Preprocessing
- Weight Initialization
Lecture 6. Weight Initialization
- Batch Normalization
Lecture 6. Batch Normalization👉🏻 Deep Learning CPU와 GPU ⚙️
Lecture 8 - Part1. Deep Learning 을 위한 CPU와 GPU
👉🏻 Deep Learning Framework ☕️
Lecture 8 - Part2. Deep Learning Framework
👉🏻 TensorFlow Fraemwork 🧱
Lecture 8 - Part3. TensorFlow Framework
👉🏻 PyTorch Framework 🔥Lecture 8 - Part3. PyTorch Framework
👉🏻 Generative Model
강의 Syllabus
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