AI_학습노트/CS231n (10) 썸네일형 리스트형 _02. CS231n_목차 및 링크 CS231n 과정 구조 전반부 1. linear classifiers (선형분류기) : 1강 / 2강 / 3강 2. Stochastic gradient descent (확률적 경사하강법) : 4강 3. Fully-connected networks : 5강 4. Convolutional networks 5. Recurrent networks 후반부 6. Attention and transformers 7. Object detection 8. Image segmentation 9. Video classification 10. Generative models (GANs, VAEs, autoregressive models) 11. Deep reinforcement learning 숙명여대 CS231n강의 (20.. _01. CS231 보기전 머신러닝 인스톨하기 노베이스라면, 아래 그림을 먼저 보고 CS231 스터디를 시작하자. *이 그림이 뇌 속에 인스톨되는데 한 달이 걸렸다. 난 노베이스 입니다만.^^ *CS231 2019 michigan버젼을 6강까지 듣고 정리한 내용으로 이후 수정사항이 있을 수 있으며, 언제든지 잘못된 정보는 댓글로 알려주시면, 반영하여 수정하도록 하겠습니다. AIFFEL의 과정을 시작하면서 머리 속에 아무런 그림이 없어서, 어떤 정보가 입력되어도 파편화되어 쌓이거나 사라질 뿐 적당한 인덱스에 저장되지 않았다. 그 중 CS231 강의는 더욱 혼란 스러웠다. CS231 스터디를 시작하기 전 노베이스라면, 아래 그림을 기억해 두고, 강의를 들으면서 수시로 내가 학습하는 정보의 인덱스가 어디쯤인지 상기시켜야 한다. 그리고 왜 CS231이었는가.. 이전 1 2 다음
