안녕하세요. 2017 인공지능 B팀 여러분!

 

8월 12일(토) 14주차 스터디는  서울창조경제혁신센터 ]에서 진행하고자 합니다.

 

지난 스터디에 참석하지 못했으나 스터디에 참석을 희망하시는 분들은 아래에 댓글로 

남겨 주시기 바랍니다.

 

스터디 관련 의견사항이 있을 경우 메시지를 남겨주시면 감사하겠습니다.

 

 

주제:  

         - 동영상:

-인공지능과 기계학습_KMOOC

---  [  2.2-(Maximum Margin Classifier)   ] 부터 

- 도서 리뷰:

-- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝

---  5장 오차역전파법

 

- 아이디어 브레인 스토밍:

-- 머신러닝 & 딥러닝 이론을 기반으로 한 창의적 응용을 위한 아이디어 브레인 스토밍

--- 1인 1가지 아이디어 공유( 선택사항 ) 

 

장소: 

         - 서울창조경제혁신센터  회의실 

            -- (5호선 광화문역 하차 → 2번출구 앞 서울창조경제혁신센터)

            -- (1호선 시청역 하차    → 4번출구 → 광화문역 방향 도보로 약 10분)

 

일시: 

         - 8월 12일(토요일)

         - 09:00 ~ 12:00

 

 

리뷰도서:

  

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현 

사이토 고키 (지은이) | 개앞맵시 (옮긴이) | 한빛미디어 | 2017-01-03 | 원제 ゼロから作るDeep Learning (2016년)

『 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (한빛미디어, 2017) | GitHub

 

기타: 

Numpy and Scipy Documentation

Towards Machines that Perceive and Communicate

Machine Learning Course - CS 156 | Caltech

ColumbiaX: CSMM.101x Artificial Intelligence (AI) | edx

-- 6.4 Naive Bayes  - Bayes Rule

-- 6.4 Naive Bayes  - Naive Bayes Classifier

Convolutional Networks | Deep Learning Summer School, Montreal 2015 

Hugo Larochelle

(2017) 인공지능 및 기계학습 개론Ⅰ, 문일철 교수님 | edwith.org

-- KAIST 문일철 머신 러닝 강좌  | YouTube

--- (기계 학습, Machine Learning) Week 5 Support Vector Machine | Lecture 1 Decision boundary with Margin

CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition(Winter 2016)

-- CS231n Winter 2016 | YouTube

--- CS231n Winter 2016: Lecture 5: Neural Networks Part 2

--- CS231n Winter 2016: Lecture 6: Neural Networks Part 3 / Intro to ConvNets

--- CS231n Winter 2016: Lecture 7: Convolutional Neural Networks

--- CS231n Winter 2016: Lecture 10: Recurrent Neural Networks, Image Captioning, LSTM

-- Schedule and Syllabus(Winter 2016)

CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning​

-- Lecture Collection | Natural Language Processing with Deep Learning (Winter 2017) | YouTube

--- Lecture 8: Recurrent Neural Networks and Language Models

--- Lecture 13: Convolutional Neural Networks

-- Schedule and Syllabus

Machine Learning | Coursera -  Andrew Ng 

-- Machine Learning(CS229) | YouTube — Andrew Ng, Stanford University [FULL COURSE]

-- Machine Learning​(Coursera Contents) | YouTube — Andrew Ng, Stanford University

--- 7.1.1 Support Vector Machines - Optimization Objective

-- Lecture Notes | Coursera

-- CS 229 Machine Learning Course Materials

-- Stanford Machine Learning

Neural Networks for Machine Learning | Coursera -   Prof. Geoffrey Hinton on Coursera in 2013

-- Neural Networks for Machine Learning | YouTube -  Prof. Geoffrey Hinton on Coursera in 2012

-- CSC321 Winter 2014 - Lecture notes

Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D.

-- TensorFlow and Deep Learning without a PhD, Part 1 (Google Cloud Next '17)

-- TensorFlow and Deep Learning without a PhD, Part 2 (Google Cloud Next '17)

Deep Learning Book Review | YouTube

-- Online Discussion: Deep Learning Book Ch 3

-- Online Discussion: Deep Learning Book Ch 9 (Part 1)

-- Online Discussion: Deep Learning Book Ch 9 (Part 2)

-- Online Discussion: Deep Learning Book Ch 10 (Part 1)

-- Online Discussion: Deep Learning Book Ch 10 (Part 2)

-- DeepLearningBook ebook_0.gif

-- Deep Learning_An MIT Press book - Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville

--- Chapter 3: Probability and Information Theory

--- Chapter 9 : Convolutional Networks

--- Chapter 10 : Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets

TensorFlow repository

-- tensorflow/tensorflow/examples/tutorials/mnist/

TensorFlow Machine Learning Cookbook_A Packt Publishing Book | GitHub

-- Ch 8: Convolutional Neural Networks | GitHub

-- Ch 9: Recurrent Neural Networks | GitHub

TensorFlow Tutorial - used by Nvidia | GitHub

-- Lab2 - CNN | GitHub

-- Lab3 - RNN | GitHub

TensorFlow Tutorial | YouTube

-- TensorFlow Tutorials | GitHub

-- TensorFlow Tutorial #02 Convolutional Neural Network | YouTube

-- TensorFlow Tutorial #02 Convolutional Neural Network | GitHub

-- TensorFlow Tutorial #03-B Layers API | YouTube

-- TensorFlow Tutorial #03-B Layers API | GitHub

-- TensorFlow Tutorial #05 - Ensemble Learning | YouTube

-- TensorFlow Tutorial #05 - Ensemble Learning | GitHub

TensorFlow Mobile

-- TensorFlow Android Camera Demo

-- TensorFlow Raspberry Pi Examples

-- TensorFlow iOS Examples

 

 

무지개_선(560x5).gif

 

seoul_logo.png

pic-09.jpg

 

 

 회의실

굼.jpg

 

 

무지개_선(560x5).gif

 

AI스터디 주제_14주차.png

 

번호 제목 글쓴이 날짜 조회 수
공지 [공지] 인공지능 스터디 관련 Q&A 게시판 입니다. [1] woos 2016.04.09 309
53 [2017_인공지능_B] - 20주차(9월30일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.09.20 76
52 [2017_인공지능_B] - 19주차(9월16일_토) 스터디 후기 김남일 2017.09.20 38
51 [2017_인공지능_B] - 19주차(9월16일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.09.13 40
50 [2017_인공지능_B] - 18주차(9월09일_토) 스터디 후기 file 김남일 2017.09.13 18
49 [2017_인공지능_B] - 18주차(9월09일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.09.03 37
48 [2017_인공지능_B] - 17주차(9월02일_토) 스터디 후기 file 김남일 2017.09.03 25
47 [2017_인공지능_B] - 17주차(9월02일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.08.27 35
46 [2017_인공지능_B] - 16주차(8월26일_토) 스터디 후기 file 김남일 2017.08.26 16
45 [2017_인공지능_B] - 16주차(8월26일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.08.20 58
44 [2017_인공지능_B] - 15주차(8월19일_토) 스터디 후기 김남일 2017.08.20 20
43 [2017_인공지능_B] - 14주차(8월12일_토) 스터디 후기 file 김남일 2017.08.14 38
42 [2017_인공지능_B] - 15주차(8월19일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.08.14 36
» [2017_인공지능_B] - 14주차(8월12일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.08.10 28
40 [2017_인공지능_B] - 13주차(8월05일_토) 스터디 후기 file 김남일 2017.08.10 25
39 [2017_인공지능_B] - 13주차(8월05일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.07.30 63
38 [2017_인공지능_B] - 12주차(7월29일_토) 스터디 후기 file 김남일 2017.07.30 21
37 [2017_인공지능_B] - 12주차(7월29일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.07.22 47
36 [2017_인공지능_B] - 11주차(7월22일_토) 스터디 후기 file 김남일 2017.07.22 21
35 [2017_인공지능_B] - 10주차(7월15일_토) 스터디 장소 file 김남일 2017.07.14 67
34 [2017_인공지능_B] - 9주차(7월08일_토) 스터디 후기 file 김남일 2017.07.14 28
XE Login