딥러닝 시작하기

모든 뉴런이 연결된 완전 연결층

입력층에서 특징을 추출하는 방법

주요 특징 추출 방법

은닉층 깊이가 신경망에 미치는 영향

신경망에서 예측을 수행하는 순전파

신경망이 학습하는 방법, 역전파

선택형 퀴즈

신경망이 학습하는 핵심 원리, 경사 하강법

확률적 경사 하강법, 빠르고 효율적인 학습 방법

안정적으로 학습하는 배치 경사 하강법

가속도를 활용한 모멘텀 최적화

빠르고 효율적인 최적화, Adam 옵티마이저

빈칸 채우기 퀴즈

딥러닝 모델이 깊어질수록 발생하는 문제

과적합을 방지하는 드롭아웃

신경망 학습을 안정화하는 배치 정규화

선택형 퀴즈

신경망 학습을 돕는 가중치 초기화 기법

모델의 과적합을 방지하는 L1 & L2 정규화

학습을 재사용하는 전이 학습 (Transfer Learning)

빈칸 채우기 퀴즈

이미지 인식을 위한 합성곱 신경망 (CNN)

CNN의 주요 구성 요소

이미지를 분석하는 합성곱 연산

이미지에서 패턴을 감지하는 필터

선택형 퀴즈

합성곱 연산에서 이동 간격을 조정하는 스트라이드(Strides)

이미지 크기를 조정하는 패딩(Padding)

이미지 크기를 줄이고 특징을 유지하는 풀링(Pooling)

CNN을 활용한 이미지 분류 예제

빈칸 채우기 퀴즈

순서를 기억하는 신경망, RNN

순환 신경망(RNN)의 구조와 원리

장기 의존성 문제란 무엇일까?

선택형 퀴즈

긴 정보를 잊지 않는 신경망, LSTM

더 단순한 구조의 순환 신경망, GRU

문장을 한 번에 처리하는 트랜스포머 구조

다음 문자를 예측하는 LSTM 모델 만들기

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