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AI공부 방향
- 기초 구축 (뉴런 + 신경망 구축 with c++, Python, cuDnn)
- 다양한 인공지능 활용 (YOLO, GAN, Tensorfolw, Keras, Pytorch)
- 기초 다양한 기법 활용 (SVM, 지도학습 등등)
- 인공지능 툴 활용
- 수학 인공지능 (논문)
- c++ cudnn
- python cudnn
뉴럴 네트워크
- 근본
- 핵심은 뉴럴 네트워크를 어떻게 구성하였는가
- 목적을 위해서 어떤 수학/알고리즘/네트워크구조를 설계하였는가
- 네트워크를 구성하는 방법
- 순수 네트워크 구축 (기계학습)
- cuDNN
- Tensorflow (Keras)
- Pytorch
- 다른 것은 어떻게 인공지능 툴을 만들었는가?
- Yolo Darknet
- Webui
- 기타 등등
- 기타 인공지능
- 지도학습, SVM 등등
각각 공부 방법 (해야할 것 + 할 수 있는 것)
- 순수 네트워크 구축해보기
- cuDNN
- tensorflow (*.ckpt)
- TensorFlow Core 튜토리얼
- 텐서플로 2.0 시작하기: 초보자를 위한 빠른 시작
- 텐서플로 2.0 시작하기: 전문가를 위한 빠른 시작
- Keras를 사용한 ML 기본사항
- 데이터 로드
- 맞춤 설정
- 분산형 학습
- [이미지]
- [텍스트]
- [오디오]
- [구조화된 데이터]
- [생성]
- Neural Style Transfer
- DeepDream
- 심층 합성곱 생성적 적대 신경망 (DCGANs)
- Pix2Pix
- CycleGAN
- FGSM
- Autoencoder
- Variational Autoencoder
- [모델 이해]
- [강화학습]
- [tf.estimator]
- 어텐션을 사용한 인공 신경망 기계 번역
- Probability
- Tendorflow PlayGround
- tensorflow App
- TFX
- TensorFlow Core 튜토리얼
- pytorch
- Keras
- yolo darknet 분석 (cuDNN 기반, *.data, *.cfg, *.weights)
- webui 분석 (PyTorch 기반, *.pt)
- c++에서 할 것이냐, python에서 할 것이냐 그것이 문제로다.
- Apache MXNet
- [Deeplearning4j]
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