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“딥러닝 알아듣기” 시리즈는 딥러닝의 기초 지식을 저만의 방식으로 쉽게 풀어내는 시리즈입니다. 이번 챕터에서는 머신 러닝과 딥 러닝이 무엇인지 간략히 알아봅니다.

유전 알고리즘의 연산자를 다시 살펴보고, 파이썬으로 타겟 문장을 찾는 간단한 유전 알고리즘을 구현해봅니다.

논문 리딩 스터디 #21: 데이터셋의 불완전성을 데이터셋 내부에서 직접 해결하는 Part-aware Sampling을 고안한 논문을 읽고 정리해봅니다.

논문 리딩 스터디 #20: 강화학습을 통해 최적의 Object Detector 모델 구조를 찾는 NAS-FPN 논문을 읽고 정리해봅니다.

논문 리딩 스터디 #19: Domain Transfer를 위한 GAN 기반의 DTN 모델을 정의하는 논문을 읽고 정리해봅니다.

논문 리딩 스터디 #18: 이미지 해상도 향상(Super-Resolution) 작업을 수행하는 생성 모델인 SRGAN 논문을 읽고 정리해봅니다.

: 논문 리딩 스터디 #17: 이미지 인식 / 컴퓨터 비전 분야에 딥 러닝을 성공적으로 도입한 모델인 AlexNet 논문을 읽고 정리해봅니다.

: 논문 리딩 스터디 #16: GAN을 더 효과적으로 학습하기 위한 여러 방법론을 제안하는 논문입니다.