안녕하세요. 2017 인공지능 B팀 여러분!
9월 2일(토) 17주차 스터디 장소가 [ 서울창조경제혁신센터 ] 임을 알려 드립니다.
본 스터디에 참석을 희망하시는 분들은 아래에 댓글로 남겨 주시기 바랍니다.
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주제:
- 동영상:
--- [ 4주차. 신경망 모델 (Neural Networks) > 은닉층 그래디언트 (Hidden Layer Gradient) ] 부터
--- [ 5주차. 딥 러닝과 그 응용 (Deep Learning & Applications) ]
---- 5.1-(Introduction to Deep Learning)
---- 5.2-(Restricted Boltzmann Machine)
---- 5.3-(Autoencoder)
---- 5.4-(Deep Neural Network Regularization)
- 도서 리뷰:
--- 8장 딥러닝 __ p.261
장소:
-- (5호선 광화문역 하차 → 2번출구 앞 서울창조경제혁신센터)
-- (1호선 시청역 하차 → 4번출구 → 광화문역 방향 도보로 약 10분)
일시:
- 9월 2일(토요일)
- 09:00 ~ 12:00
리뷰도서:
|
『 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 』(한빛미디어, 2017) | GitHub |
참고도서:
자바 딥러닝의 핵심 - 자바만 알면 초보자도 딥러닝을 마스터할 수 있다 |
인공지능 2 : 현대적 접근방식 - 제3판 l 인공지능: 현대적 접근방식 2 - BerkeleyX: CS188x_1 Artificial Intelligence |
- 관련 포스트 or 논문:
-- A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines | Geoffrey Hinton
-- Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering | Geoffrey Hinton
-- Explainable Restricted Boltzmann Machines for Collaborative Filtering
-- Tutorial on Variational Autoencoders
-- A wizard's guide to Adversarial Autoencoders
기타:
- Numpy and Scipy Documentation
- Convolutional Networks | Deep Learning Summer School, Montreal 2015
- 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
-- Lecture 12.1 — Boltzmann machine learning [Neural Networks for Machine Learning]
- 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
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