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.
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주제:
- 동영상 session-1:
--- [ 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:
|
인공지능 2 : 현대적 접근방식 - 제3판 l 인공지능: 현대적 접근방식 2 - BerkeleyX: CS188x_1 Artificial Intelligence |
기타:
- 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
- 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
-- 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets
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