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machine 2019-03-16T19:05:43+00:00
딥러닝 과정

강의 일정

[3차] 일요일 10시~14시 || 2/24 개강

[4차] 일요일 10시~14시 || 4/14 개강 [잔여 4석 / 10석]

[5차] 토요일 16시~20시 || 4/27 개강 [잔여 6석 / 10석]

강의 개요

누구나 배우고 싶어하는 분야가 된 딥러닝, 그러나 헷갈리는 전문 용어들과 어려워 보이는 수학 수식들이 여러분들의 학구열에 찬물을 끼얹습니다. 실시간으로 올라오는 연구자들의 최신 논문을 포함해 스스로 공부할 수 있는 모든 자료가 이미 인터넷에 공개되어 있지만 딥러닝 공부를 쉽게 시작하기 어려운 이유입니다. 본 과정에서는 복잡한 지식들을 차근히 풀어가면서, 어려워보이는 딥러닝이 실제로는 어렵지 않고 누구에게나 열려 있는 분야라는 것을 소개해드릴거에요. 🙂 수강생들은 6주 동안 자연어 처리나 컴퓨터 비전과 같은 딥러닝의 혜택을 톡톡히 본 분야들이 2019년 현재 어디까지 발전해 왔는지 논문을 읽으며 배우게 됩니다.

* 강의의 난이도는 크게 어렵지 않지만 수강생들이 머신러닝에 대한 기초적인 지식은 알고 있다는 전제하에 진행됩니다. 머신러닝이 처음이신 분들을 위해 머신러닝 입문 과정을 개설하였으니 기초가 부족하다면 해당 과정을 먼저 수강한 후 본 과정을 수강하시는 것을 권장합니다.

커리큘럼

1주차: 심층 신경망

Representation Learning의 의미에 대해 배웁니다.

역전파 알고리즘에 대해 배우고, 심층 신경망의 학습 과정에서 발생할 수 있는 여러 이슈들에 대해 다룹니다.

심층 신경망의 Regularization에 대해 배웁니다.

2주차: 컴퓨터 비전

합성곱 신경망 (CNN)에 대해 배우고, 그 역사와 구조들에 대해 배웁니다.

CNN 모형을 이용한 이미지 분류와 객체 탐지, 안면 인식 등에 대해 배웁니다.

[arXiv:1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

3주차: 자연어 처리

Word2Vec, GloVe와 같은 Word Embedding과 Language Modeling에 대해 배웁니다.

순환 신경망 (RNN)에 대해 배우고 이를 응용한 감정 분석, 기계 번역과 같은 여러 주제에 대해 배웁니다.

Transformer, BERT, GPT와 같은 Attention 기반의 최근 자연어 처리 모형들에 대해 배웁니다.

[arXiv:1611.07004] Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions

4주차: 생성 모형

VAE, PixelRNN-CNN, WaveNet 등 생성 모형들에 대해 간략히 배웁니다.

적대적 생성 신경망 (GAN)과 여러 변종들에 대해 배웁니다.

이미지를 다른 스타일의 이미지로 번역해주는 Pix2Pix, CycleGAN 등에 대해 배웁니다.

위 사람들은 생성 모형을 통해 만들어낸, 실제로는 존재하지 않는 사람들입니다 (!)

[arXiv:1812.04948] A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks

[arXiv:1703.10593] Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

5주차: 심층 강화학습

Markov Decision Process와 강화학습이 풀고자 하는 문제에 대해 배웁니다.

Deep Q-learning을 포함해 강화학습 문제에 접근하는 여러 방법론들에 대해 다루고, 각 방법론들의 차이와 한계에 대해 배웁니다. 

[arXiv:1312.5602] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

6주차: Advanced Topics

Geometric Deep Learning, Neural ODE 등 주목받는 새로운 방식의 딥러닝 모형들에 대해 배웁니다.

딥러닝 기반의 추천 시스템에 대해 배웁니다.

6주차 강의 주제는 수강생들의 관심 분야에 따라 변경될 수 있습니다.

[arXiv:1806.07366] Neural Ordinary Differential Equations

강의 정보

  • 강사는 수학 전공자이고, 국내 머신러닝 컨테스트인 빅콘테스트 준우승 경력이 있습니다.
  • 강의 장소는 강남역 토즈 토즈타워점 입니다.
  • 머신러닝 입문 과정과 동시 신청시 수강료 10% 할인이 있습니다.

590,000원

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