◾딥러닝 기초

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 예스24

🔻Basic

🔸퍼셉트론 (인공 뉴런)

퍼셉트론 Perceptron

🔸신경망 Neural Network

신경망과 활성화 함수

신경망 학습과 손실함수

신경망과 BackPropagation, Optimizer

🔸성능 고도화 방법

과적합, 편향과 분산, local/global minimum, 네트워크 안정화

가중치 초기화, 규제화, 학습률

Data Augmentation - Text

🔻Generation

Generative model Intro

VAE

GANs

Diffusions

Latent Diffusion (Stable Diffusion)⭐

Diffusion Model의 개인화

MLE: Maximum Likelihood Estimation

Generation Evaluation

🔻Computer Vision

Data Augmentation - Image

🔸Task

Object Detection

Semantic Segmentation

🔸Models

• CNN: An Introduction to Convolutional Neural Networks
• ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition
• EfficientNet: EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

Transformer in CV

Neck

🔻Natural Language Processing

NLP Intro

Linguistics

Text Preprocessing

LM Intro

정보 이론⭐

통계적 언어모델: SLM

의미기반 언어 모델: Embeddings

문맥기반 언어 모델: LM의 발전과정

LLM Intro

PEFT

• LSTM: LSTM

NLP Evaluations & Datasets ⭐

NLP Pipeline