Á¤¼ºÈÆ
    ±â¸»°úÁ¦ ÁÖÁ¦ ¾ÆÀ̵ð¾î(°è¼Ó ¾÷µ¥ÀÌÆ®)



 

ºÐ¾ß

ÁÖÁ¦

¾ð¾î¸ðµ¨

chatGTP °°Àº ¾ð¾î¸ðµ¨ ÇÁ·ÒÇÁÆ®¿£Áö´Ï¾î¸µÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¼­ºñ½º °³¹ß yes

chatGPT °°Àº ¾ð¾î¸ðµ¨ LangChainÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¼­ºñ½º °³¹ß yes

Àΰø½Å°æ¸Á

[GAN(Generative Adversarial Networks]

  1. GAN À» ÀÌ¿ëÇÑ µðÀÚÀÎ
  2. GAN À» ÀÌ¿ëÇÑ ¿¹¼ú ÀÛǰ âÀÛ(±×¸², À½¾Ç, ½Ã, ¼öÇÊ)
  3. GAN ÀÇ È®Àå(»õ·Î¿î °³³äÀ¸·Î)


[ÀÀ¿ë°úÁ¦]

  1. Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿À¸ñ°ÔÀÓ ±¸Çö
  2. Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÀΰøÁö´É User Interface (AIUI) ȤÀº UX(User Experience)
  3. CNNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¹°Ã¼ÀνÄ(¾ó±¼ÀνÄ)
  4. CNN + RNN À» ÀÌ¿ëÇÑ ¹°Ã¼ÀÎ½Ä (3D ÀÎ½Ä È¿°ú)
  5. RNN À» ÀÌ¿ëÇÑ ÀÚµ¿ÀÛ°î
  6. RNN À» ÀÌ¿ëÇÑ ÀÚ¿¬¾îó¸®(NLP)

[¿¬±¸°úÁ¦]

  1. Àΰø½Å°æ¸Á°ú µðÁöÅÐÇÁ·Î±×·¥ »ó°ü¼º ¿¬±¸
  2. Àΰø½Å°æ¸ÁÀÇ ÇнÀ¼Óµµ Çâ»ó ¿¬±¸
  3. µö·¯´×À» À§ÇÑ »õ·Î¿î Drop-out ¹æ¹ý ¿¬±¸
  4. Overfitting À̳ª Underfitting À» ÇÇÇÏ´Â ¹æ¹ý ¿¬±¸
  5. RNNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÀÚ¿¬¾îó¸®(Natural Language Processing)

[Èï¹Ì°úÁ¦]

  1. Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¿¬ÀθÅĪ ½Ã½ºÅÛ
  2. Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» ÀÌ¿ëÇÑ À½½ÄÃßõ ½Ã½ºÅÛ
  3. Àΰø½Å°æ¸ÁÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °îÃßõ ½Ã½ºÅÛ
  4. CNN-RNN À» ÀÌ¿ëÇÑ °³ÀÎ ¼­¸í ÀÎ½Ä ½Ã½ºÅÛ

[±âŸ]

  1. CNN + RNNÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¾ÏºÐ·ù
  2. Neuromorphic ½Ã½ºÅÛ

 

ÀΰøÁö´É

ÀÀ¿ë

 

[Àΰø½Å°æ¸Á]

  • ÇÑÀÇÇп¡ ÀÀ¿ë
  1. ºÎÁ¤¸Æ ¸Æ¹Ú ÀνÄ, ÃøÁ¤, Áø´Ü

Àΰø°³Ã¼

 

[µµÀü°úÁ¦]

  1. Àΰø°³Ã¼ÀÇ ÀھƹßÇö ±âº» ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©
  2. Àΰø°³Ã¼ÀÇ ±â¾ïÇü¼º ¹× Á¤º¸/Áö½ÄÇü¼º ¸ÞÄ¿´ÏÁò
  3. Àΰø°³Ã¼ÀÇ »ý°¢Çü¼º ±âº» ¸ðµ¨¸µ

 

À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò

 
  1. À¯Àü ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Design (ÀÇ·ù?, Â÷·®?)
  2. À¯Àü ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¾È¹« ¼³°è
  3. À¯Àü ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÀÚµ¿ÀÛ°î

 

ÆÛÁö ½Ã½ºÅÛ

 
  1. µå·Ð ÆÛÁöÁ¦¾î ½Ã½ºÅÛ
  2. ÀÚÀ²ÁÖÇà ÆÛÁöÁ¦¾î ½Ã½ºÅÛ

 

´º·Î-ÆÛÁö ½Ã½ºÅÛ

 
  1. µö ´º·ÎÆÛÁö ½Ã½ºÅÛ¿¬±¸
  2. µö ´º·ÎÆÛÁö ½Ã½ºÅÛÀÇ À¯ÀüÇнÀÀ» ÅëÇÑ white-box µö·¯´×

 

Á¶ÇÕ ½Ã½ºÅÛ

 
  1. Àΰø½Å°æ¸Á, ÆÛÁöÃß·Ð, ÁøÈ­¿¬»êÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÄÚµð ½Ã½ºÅÛ

 

µ¿¾ç»ç»óÀÇ °úÇÐÀû ÇØ¼®

 
  1. ÁÖ¿ª ½Ã¹Ä·¹À̼Ç

 

 

 

  µî·ÏÀÏ : 2016-04-21 [13:13] Á¶È¸ : 3183 ´Ù¿î : 0   
 
¡ä ´ÙÀ½±Û±â°èÇнÀ ¼º´ÉÆò°¡ (Accuracy, Precision, Recall, F1-score)
ÀΰøÁö´É
¹øÈ£ ¨Ï Á¦ ¸ñ À̸§ Á¶È¸ µî·ÏÀÏ
ÀΰøÁö´É Âü°í »çÀÌÆ®
±â¸»°úÁ¦ ÁÖÁ¦ ¼±Á¤ ½Ã °í·ÁÇØ¾ß ÇÒ »çÇ×µé (°è¼Ó ¾÷µ¥ÀÌÆ®) ¡Ú¡Ú¡Ú
±â¸»°úÁ¦ ÁÖÁ¦ ¾ÆÀ̵ð¾î(°è¼Ó ¾÷µ¥ÀÌÆ®)
±â¸»°úÁ¦ ÁÖÁ¦ (°è¼Ó ¾÷µ¥ÀÌÆ®)
±â¸»°úÁ¦ Á¦¾È¹ßÇ¥ ³»¿ë
±â¸»°úÁ¦ ÃÖÁ¾¹ßÇ¥ ³»¿ë
±â¸»°úÁ¦ ÃÖÁ¾º¸°í¼­ ³»¿ë
16 ¦¦❶ ÄÄÇ»ÅͺñÀü°ú ÀΰøÁö´É Á¤¼ºÈÆ 1470 08-29
15 ¦¦❶ (@@) (Ã¥) Deep Learning Methods and Applications - Li Deng and Dong Yu Á¤¼ºÈÆ 1329 08-29
14 ¦¦❶ (@@@) µö·¯´× ¼Ò°³ ¹× ÁÖ¿ä À̽´ (2015³â Á¤º¸Ã³¸®ÇÐȸÁö) Á¤¼ºÈÆ 1379 08-29
13 ¦¦❶ ÀΰøÁö´ÉÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¾Ï °ËÁø, µö·¯´×À¸·Î ÀÇ·á ¿µ»ó ÆÇµ¶ Á¤¼ºÈÆ 1412 08-29
12 ¦¦❶ Áö´ÉÈ­ »çȸ°¡ ºÒ·¯¿Ã °¢ »ê¾÷º° Àü¸Á Á¤¼ºÈÆ 1334 08-29
11 ¦¦❶ µö·¯´×-Áö´ÉÇü ±â¼úÀÇ Ã·´Ü Á¤¼ºÈÆ 1045 08-29
10 ¦¦❶ Sele taught learning & Deep Learning Á¤¼ºÈÆ 1444 08-29
9 ¦¦❶ An Introduction to Deep Learning Á¤¼ºÈÆ 1315 08-29
8 ÀΰøÁö´É ±â»ç Á¤¼ºÈÆ 52 04-14
7 ¦¦❶ l±¸±Û, ¿µÈ­ Á¦ÀÛ¿ë Á¾ÇÕ AI µµ±¸ 'Ç÷οì' °ø°³...'ºñ¿À 3'¡¤'À̸Å... Á¤¼ºÈÆ 41 05-22
6 ¦¦❶ l¿£ºñµð¾Æ, µ¿¿µ»ó »ý¼º AI·Î ¾Ö´Ï¸ÞÀÌ¼Ç ¡®Åè°ú Á¦¸®¡¯ Á¦ÀÛ Á¤¼ºÈÆ 87 04-15
5 ¦¦❶ l·±¿þÀÌ, »õ·Î¿î µ¿¿µ»ó ¸ðµ¨ 'Á¨-4' Ãâ½Ã..."Àϰü¼º °­È­·Î ½ºÅ丮ÅÚ¸µ±îÁö ... Á¤¼ºÈÆ 105 04-14
4 lÀΰøÁö´É Âü°í »çÀÌÆ® Á¤¼ºÈÆ 3132 07-31
3 ¦¦❶ l¸®Ã³µå ¼­Æ°±³¼öÀÇ °­È­ÇнÀ ÀÚ·á Á¤¼ºÈÆ 1024 10-24
2 ±â¸»°úÁ¦ ÁÖÁ¦ ¾ÆÀ̵ð¾î(°è¼Ó ¾÷µ¥ÀÌÆ®) Á¤¼ºÈÆ 3183 04-21

[1][2][3][4][5][6][7][8][9]