CS886

Waterloo Academic(워털루 AI 강의 한글자막)

AI Learning Course transcribe
[kor][dutch][en]

워털루 대학에 감사를 표하며, 해당 자료는 상업용이 아닌 개인적 공부 자료로만 활용 됩니다.
We would like to express our gratitude to the University of Waterloo, and this material is to be used only as personal study material and not for commercial use.

Intorduction to Foundation Models

강의 번호	주제	날짜	영상 여부
1	Foundation Models and its Applications	Jan 10th	X
2	Course Logistics	Jan 10th	X
3	RNN & CNN	Jan 17th	X
4	NLP & CV	Jan 17th	X

RNN과 CNN 파트는 CS231n 강의를 참조하는 것이 좋을 것 같습니다..

Transformer Architecture

강의 번호	주제	날짜	영상 여부
5	Self Attention & Transformer	Jan 24th	O
6	Efficient Transformers	Jan 24th	O
7	Parameter Efficient Tuning	Jan 31st	O
8	Language Model Pretraining	Jan 31st	O

Large Language Models

강의 번호	주제	날짜	영상 여부
9	Large Language Models	Feb 7th	O
10	Scaling Law	Feb 7th	O
11	Instruction Tuning & RLHF		O
12	Optimized LLM Training		O
13	Efficient LLM Inference		O
14	Compress and Sparsify LLM		O
15	LLM Prompting		O

(Large) Multimodal Models

강의 번호	주제	영상 여부
16	Vision Transformers	O
17	Diffusion Models	O
18	Image Generation	O
19	Multimodal Model Pre-training	O
20	Large Multimodal Models	O

Augmenting Foundation Models

강의 번호	주제	날짜	영상 여부
21	Tool Augmentation		O
22	Retrieval Augmentation		O

Ref Link

https://cs.uwaterloo.ca/~wenhuche/teaching/cs886/

Thanks to..

해당 자막 중 영어는 OpenAI의 Whisper medium 모델, 한글은 Google의 번역기로 생성 되었습니다. OpenAI와 Google에 감사를 표합니다.
Among the subtitles, the English subtitles were created using OpenAI's Whisper medium model, and the Korean subtitles were created using Google's translator. Thanks to OpenAI and Google.

BigJoon/CS886