[인공지능] AI - CS231n 11강 Detection and Segmentation
[인공지능] AI - CS231n 9강 CNN Architectures
[인공지능] AI - CS231n 8강 Deep Learning Software
[인공지능] AI - CS231n 7강 Training Neural Networks, Part 2
[인공지능] AI - CS231n 6강 Training Neural Networks, Part 1
[인공지능] AI - CS231n 5강 Convolutional Neural Networks
[인공지능] AI - CS231n 4강 Backpropagation and Neural Networks
[인공지능] AI - CS231n 3강 Loss Functions and Optimization
[인공지능] AI - CS231n 1강, 2강 Image Classification pipeline
AI 기초지식 쌓기
이번 연도는 나의 졸업 연도이다. 우리 학교는 졸업하려면 졸업 프로젝트라고 불리는 것을 해야 한다. 나는 평소에 관심이 있던 AI와 관련된 주제를 선택했고, 이를 위해서 다시 기본기를 쌓을 필요가 있었다. Stanford Univ.의 2017년 spring 강의 cs231n으로 기초적인 모델인 CNN, RNN 등을 배워볼 것이다. 추후 cs224n, cs231a, cs331, cs431 등을 공부할 생각이다.
덧붙인 사진과 code는 모두 cs231n의 강의자료를 참고했습니다.
