Neural Networks (HL), Neural Networks for Machine Learning (GH), Deep Learning (NF)

Lecture Review
작성자
관리자
작성일
2020-03-12 10:42
조회
168
Study 기간: 2015. 11. ~ 2016. 05.

참여 인원: 지도교수 강필성, 석사과정 김동화, 김보섭, 김준홍, 김해동,김형석, 류나현, 박민식, 조수현, 서덕성
일시 Chapter 발표자 발표자료
2015-11-09 1. Introduction to Neural Networks (GH-1, HL-1) 김동화 발표자료
2015-11-18 2. Neural Network Architecture (GH-2) 김보섭 발표자료
2015-11-25 3. Training Neural Networks I (GH-3) 박민식 발표자료
2015-11-30 4. Training Neural Networks II (HL-2.1 ~ 2.6) 류나현 발표자료
2015-12-07 5. Training Neural Networks III (HL-2.7 ~ 2.11) 김형석 발표자료
2015-12-14 6. Restricted Boltzmann Machine I (HL 5.1 ~ 5.4) 김준홍 발표자료
2015-12-14 7. Restricted Boltzmann Machine I (HL 5.1 ~ 5.4) 김형석 발표자료
2015-12-21 8. Restricted Boltzmann Machine II (HL 5.5 ~ 5.8) 김동화 발표자료
2015-12-28 9. Autoencoder (HL 6) 김보섭 발표자료
2016-01-04 10. Deep Learning I (HL 7.1 ~ 7.5) 김준홍 발표자료
2016-01-11 11. Deep Learning II (HL 7.6 ~ 7.9) 김형석 발표자료
2016-01-18 12. Sparse Coding (HL 8) 류나현 발표자료
2016-01-25 13. Introduction to Deep Learning (NF 1) 박민식 발표자료
2016-02-01 14. Maximum likelihood (NF 3) 김동화 발표자료
2016-02-08 15. Backpropagation (NF 3) 김보섭 발표자료
2016-04-01 16. Neural Networks and Deep Learning (NF 8 ~ 9) 김형석 발표자료
2016-04-29 17. Convolutional Neural Network (CS231n, NF 10, GH 5) 김준홍 발표자료
2016-04-08 18. Recurrent Neural Networks and LSTMs (NF 12, GH 7) 류나현 발표자료
2016-04-08 19. Application: Computer Vision (HL 9) 박민식 발표자료
2016-04-15 20. Application: Natural Language Processing (HL 11) 김해동 발표자료
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