- 딥러닝 기본
- 모델 학습 방법 및 CNN
- 다양한 CNN architectures 와 RNN, Transformer
- Tensorflow를 이용하여 다양한 방법으로 Regression 문제 풀기
- Linear regression, One hidden layer MLP, MLP(Keras)
- Fashion MNIST를 MLP와 심플한 CNN으로 학습시키고 성능 비교하기
- 데이터 정규화 및 Shuffle, batch로 학습 데이터 준비하기
- keras를 이용하여 sequential과 sub-class 방식으로 모델 구현하기
- Keras를 이용하여 다양한 방법으로 Image Classification 문제 풀기
- Image Augmentation (keras preprocessing)
- Transfer learning in Keras with Computer Vision
- ResNet 구현
21.08.09~21.08.11 멀티캠퍼스 강의자료