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[컴퓨터 구조] 3강. 기억장치 | 딱 필요한 만큼만 | 비전공자도 쉽게 이해하는
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[컴퓨터 구조] 2강. 프로세서 | 딱 필요한 만큼만 | 비전공자도 쉽게 이해하는
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(완강)[인공지능 특강] 25강. AI 모델의 발전과 응용 | 파운데이션 모델 | 전이학습 | 멀티모달 AI | 딥러닝 경량화 | 온디바이스 AI | PART2.딥러닝 |
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[인공지능 특강] 24강. 자연어 처리 | 자연어전처리 | 워드임베딩 | Attention | Transformer | BELU | PART2.딥러닝 |
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[인공지능 특강] 23강. Auto Encoder와 생성 모델 | LatentSpace | VAE | GAN | Diffusion model | PART2.딥러닝 |
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[인공지능 특강] 22강. RNN(Recurrent Neural Network) | Vanilla RNN | LSTM | GRU | PART2.딥러닝 |
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[인공지능 특강] 21강. CNN의 활용 | 분류 | 객체탐지(Object Detection) | 분할(Segmentation) | IoU | PART2.딥러닝 |
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[인공지능 특강] 20강. CNN(Convolutional Neural Network) | 이미지 데이터의 유형 | CNN의 구조 | PART2.딥러닝 |
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[인공지능 특강] 19강. DNN(Deep Neural Network)의 설계 | 신경망의 설계 및 학습 절차 | 신경망의 행렬식 표현 | PART2.딥러닝 |
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[인공지능 특강] 18강. 신경망에서의 활성함수와 손실함수 | 은닉층에서의 활성함수 | 출력층에서의 활성함수 | 네트워크의 손실함수 | PART2.딥러닝 |
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