인공지능 기본개념 복습하기(완료)

인공지능 기본개념 복습하기 – 1. 인공지능의 발전역사(feat. 초연결사회의 탄생)

인공지능 기본개념 복습하기 – 2. 인공지능 기본개념(인공지능 정의, 벡터, 내적, 합성곱, 확률과통계, 회귀와 분류)

인공지능 기본개념 복습하기 – 3. 경사하강법(실제 동작 과정을 숫자로 살펴봅니다 )

인공지능 기본개념 복습하기 – 4. 퍼셉트론과 오차역전파(손으로 오차역전파를 계산하면서 오차역전파를 완벽히 이해해 봅니다)

인공지능 기본개념 복습하기 – 5. Softmax와 word2vec의 이해

인공지능 기본개념 복습하기 – 6. CNN과 이미지 인식

인공지능 기본개념 복습하기 – 7. RNN과 시계열데이터 처리

인공지능 기본개념 복습하기 – 8. Transformer의 이해

인공지능 기본개념 복습하기 – 9. GPT 이해(GPT-1에서부터 GPT-4o까지)

인공지능 기본개념 복습하기 – 10. GAN을 이용한 이미지 생성

인공지능 기본개념 복습하기 – 11. VAE와 이미지 생성(확률분포, 엔트로피, KL-Divergence,베이즈정리)

인공지능 기본개념 복습하기 – 12. Diffusion Model의 이해(마르코프 체인, DDPM, Stable Diffusion)

인공지능 기본개념 복습하기 – 13. 강화학습(MDP, 벨만방정식, Q-Learning, Deep Q-Network)

인공지능 기본개념 복습하기 – 14. 강화학습2(지도학습과 강화학습, Policy Optimization, PPO)

인공지능 기본개념 복습하기 – 20. 머신러닝 효율화 기법(정규화,최적화,양자화,Dropout)