안녕하세요. 2017 인공지능 B팀 여러분!

9월 9일(토) 18주차 스터디 장소가  [ 서울창조경제혁신센터 ] 임을 알려 드립니다.

본 스터디에 참석을 희망하시는 분들은 아래에 댓글로 남겨 주시기 바랍니다.

스터디 관련 의견사항이 있을 경우 메시지를 남겨주시면 감사하겠습니다.

  스터디 관련 생각지도(ThinkingMap)  : 클릭

  스터디 참석인원 추이  : 클릭

주제:  

         - 동영상 session-1:

-- 인공지능과 기계학습_KMOOC

---  [ 6주차. 강좌 종합 정리 >  6.1-(Covolutional Neural Network - 1) ] 부터 

---- 6.2-(Covolutional Neural Network - 2)
​---- 6.3-(Neural Network Language Model)

---- 6.4-(Course Summary)
 

- 동영상 session-2:

-- 시즌 RL - Deep Reinforcement Learning

---  [ Lecture 1: 수업의 개요 ] 부터 

장소: 

        - 서울창조경제혁신센터 열정 회의실 

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

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

일시: 

         - 9월 9일(토요일)

         - 09:00 ~ 12:00

추천도서:

기타: 

- Hugo Larochelle

- CS294: Deep Reinforcement Learning, Spring 2017 | berkeley

- Reinforcement Learning: An Introduction | online-material

- scikit-learn: machine learning in Python

- Numpy and Scipy Documentation

- Deep Learning (DLSS) and Reinforcement Learning (RLSS) Summer School, Montreal 2017

- What is the difference between convolutional neural networks, restricted Boltzmann machines, and auto-encoders?

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

-- Schedule and Syllabus(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

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

-- 9 Convolutional Networks

-- 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets

-- 14 Autoencoders

-- 20 Deep Generative Models

열정 회의실