Jost Do It!

최근 딥러닝을 다시 공부해야 될 필요성을 많이 느낀다. 우선 책으로만 공부하다 보니 머리 속에 정리가 잘 안됐다. 그리고 최신 트렌드나 실제 적용을 해보질 못하니 탁상공론을 하는 느낌이 계속 들었다. 그래서 딥러닝 강의들을 찾던 중 스탠포드 대학에서 온라인에 무료로 공개한 딥러닝 강의가 많이 있다는 것을 알게 되었다. 아래는 주제별 강의 목록이다. 스탠포드 대학 딥러닝 강의 목록 Deep Learning http://web.stanford.edu/class/cs230/ [ Natural Language Processing ] CS 124: From Languages to Information (LINGUIST 180, LINGUIST 280) http://web.stanford.edu/class/cs12..

CS230 Deep Learning Lecture 4. Adversarial Attacks / GANs 강의노트 강의영상 이번 강의에서 딥러닝 모델을 속이는 방법인 Adversarial Attacks이 무엇인지, 어떻게 속일 수 있는지를 알아보았다. (개인적으로 딥러닝 네트워크를 적대적으로 공격한다는 표현이 재미있는거 같다.) 이를 바탕으로 생성모델 GAN에 대한 개념과 GAN과 관련된 여러 연구의 아이디어를 살펴보았다. 예시를 통해 알아보는 네트워크 적대적 공격 방법 Adversarial attacks: 뉴럴넷에 전달하는 Input 값(벡터, 이미지 등)을 조작하여 특정 정보와 전혀 상관 없는 내용의 Input을 특정 정보로 네트워크가 예측하게 만드는 방법. 즉, 네트워크를 속이는 방법이다. Adver..

CS230 Deep Learning Lecture 1. Class Introduction and Logistics 강의노트 강의영상 이 강의는 Andrew Ng 아저씨랑 Kian 형님 두분이서 강의를 하신다. 봤을 때 Kian 아저씨가 대부분 이론적인 부분들을 설명하시고, Ng 아저씨는 한번씩 등장하시는 느낌이다. 그리고 강의는 온라인과 현강을 병행하는 flipped learning 방식으로 현강은 1주일에 1번만 수업을 진행했다고 한다. 온라인 강의와 현강의 내용은 다르다. 온라인 강의는 기본적인 내용을, 현강은 좀 더 deep 한 내용을 다룬다고 한다. 현강은 실제 학생들의 질문/답변도 그대로 나와서 마치 현장에서 듣는 느낌이 든다. 이 글에서는 Lecture 1에서 다뤘던 주요 내용들을 정리한다. ..