11월 29일(토)에 열리는 통계/데이터사이언스 특강 'Python을 이용한 딥러닝 심화' 안내를 드립니다.

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* 강의 소개 

본 강의에서는 deep learning 방법의 작동원리와 classification model 및 generative model의 작동원리를 image data와 convolutional neural network를 예제로 들어 다루고, 이를 python을 통해 직접 구현해보고자 한다.

먼저는 convolutional neural network을 통한 image classification을 예제로 deep learning 방법의 작동원리를 배우고, 실제로 많이 사용되는 convolutional neural network인 residual network를 python으로 직접 구현하여 image classification을 수행하도록 실습을 진행하고자 한다.

다음으로는 generative model 중 variational autoencoder와 generative adversarial network의 작동원리를 배우고, 이를 python으로 직접 구현하여 새로운 image를 생성하는 실습을 하고자 한다.

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1. Zoom 링크 : 

 * 1부 : https://yonsei.zoom.us/meeting/register/0xTmNCAhSwiP8isyCc12rQ (오전 9시~오후1시)

 * 2부 : https://yonsei.zoom.us/meeting/register/Ju2hd5_ITU6wkvYDf9r9RQ (오후 2시~오후6시)

2. 입장 : 아래와 같이 이름/성/이메일 주소에 해당 내용을 기입해 주세요. 

3. 교재 : 교재는 온라인 배부 예정

4. 기타 문의 : agapechoi@yonsei.ac.kr / 02-2123-3407