| Part1. 카인사이드아웃 - (1) 수학으로 다지는 기초 |
| 1차시 |
- [수학으로 다지는 기초] 단변수 함수의 미분과 근사
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| 2차시 |
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| 3차시 |
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| 4차시 |
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| 5차시 |
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| 6차시 |
- [수학으로 다지는 기초] 정보와 Entropy
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| 7차시 |
- [수학으로 다지는 기초] 다변수 확률 변수의 Entropy
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| 8차시 |
- [수학으로 다지는 기초] Mutual Information, Cross entropy, KL Divergence
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| (2) 딥러닝 기반 메커니즘 |
| 9차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Deep Learning Intro
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| 10차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Perceptron의 이해
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| 11차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Multi-layer Perceptron과 Neural Network
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| 12차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Forward Propagation
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| 13차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Forward Propagation 예시 MNIST Classification Model
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| 14차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Softmax Classifier와 Logistic Regression
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| 15차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Backpropagation을 위한 수학적 배경 지식
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| 16차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Backpropagation 1
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| 17차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Backpropagation 2
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| 18차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Linear Layer의 Backpropagation
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| 19차시 |
- [딥러닝 기반 메커니즘] Softmax Classifier 및 Logistic Regression의 Backpropagation
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| (3) 파이토치로 이해하는 딥러닝 모델과 연산 |
| 20차시 |
- [파이토치로 이해하는 딥러닝 모델과 연산] Pytorch Intro
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| 21차시 |
- [파이토치로 이해하는 딥러닝 모델과 연산] Pytorch Tensor Operation 1
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| 22차시 |
- [파이토치로 이해하는 딥러닝 모델과 연산] Pytorch Tensor Operation 2
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| 23차시 |
- [파이토치로 이해하는 딥러닝 모델과 연산] Forward, Backward Propagation, Autograd
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| (4) 딥러닝 모델의 성능 개선과 평가 |
| 24차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] Gradient Descent와 Learning Rate
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| 25차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] 변형된 Gradient Descent 방법들 (1) Momentum
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| 26차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] 변형된 Gradient Descent 방법들 (2) AdaGrad, RMSProp, Adam
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| 27차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] Activation Function
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| 28차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] Batch Normalization
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| 29차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] Dropout
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| 30차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] Data Augmentation
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| 31차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] Binary Classification Model의 평가
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| 32차시 |
- [딥러닝 모델의 성능 개선과 평가] Multi-Class Classification Model의 평가
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| (5) 딥러닝 주요 모델 원리 |
| 33차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Convolution 연산
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| 34차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Stacking Convolution Layers
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| 35차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Convolutional Neural Network
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| 36차시 |
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| 37차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Language Modeling
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| 38차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Seq2seq with Attention
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| 39차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Transformer 모델 (1) Self-Attention 1
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| 40차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Transformer 모델 (1) Self-Attention 2
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| 41차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Transformer 모델 (2) 기타 구성 요소 1
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| 42차시 |
- [딥러닝 주요 모델 원리] Transformer 모델 (2) 기타 구성 요소 2
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| (6) 이미지 처리를 위한 딥러닝 모델 |
| 43차시 |
- [이미지 처리를 위한 딥러닝 모델] CNN 모델 구조 1
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| 44차시 |
- [이미지 처리를 위한 딥러닝 모델] CNN 모델 구조 2
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| 45차시 |
- [이미지 처리를 위한 딥러닝 모델] CNN 모델 구조 3
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| 46차시 |
- [이미지 처리를 위한 딥러닝 모델] Two-stage Object Detection
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| 47차시 |
- [이미지 처리를 위한 딥러닝 모델] Object Detection의 평가 방법
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| 48차시 |
- [이미지 처리를 위한 딥러닝 모델] Single-Stage Object Detection
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| (7) 딥러닝 모델로 자연어 다루기 |
| 49차시 |
- [딥러닝 모델로 자연어 다루기] Tokenization
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| 50차시 |
- [딥러닝 모델로 자연어 다루기] Word Embedding
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| 51차시 |
- [딥러닝 모델로 자연어 다루기] Self-Supervised Pretrained Model 1 BERT
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| 52차시 |
- [딥러닝 모델로 자연어 다루기] Self-Supervised Pretrained Model 2 Generative Pretrained Transformer (GPT)
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| 53차시 |
- [딥러닝 모델로 자연어 다루기] Decoding을 통한 자연어 생성
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| 54차시 |
- [딥러닝 모델로 자연어 다루기] Evaluation for Text Generation
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| (8) 시계열 데이터의 예측부터 이상탐지까지 |
| 55차시 |
- [시계열 데이터의 예측부터 이상탐지까지] 시계열 데이터 특성 및 처리 방법
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| 56차시 |
- [시계열 데이터의 예측부터 이상탐지까지] 시계열 분해 기법
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| 57차시 |
- [시계열 데이터의 예측부터 이상탐지까지] 시계열 예측 모델 1
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| 58차시 |
- [시계열 데이터의 예측부터 이상탐지까지] 시계열 예측 모델 2
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| 59차시 |
- [시계열 데이터의 예측부터 이상탐지까지] 시계열 이상 탐지 1
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| 60차시 |
- [시계열 데이터의 예측부터 이상탐지까지] 시계열 이상 탐지 2
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| (9) LLM의 원리부터 활용법까지 |
| 61차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] 거대언어모델 1
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| 62차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] 거대언어모델 2
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| 63차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] Alignment Tuning 1
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| 64차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] Alignment Tuning 2
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| 65차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] Alignment Tuning 3
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| 66차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 1
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| 67차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 2
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| 68차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 3
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| 69차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 4
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| 70차시 |
- [LLM의 원리부터 활용법까지] Prompt Engineering 5
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| Part 2. 모빌리티 Data Analytics 프로젝트 |
| 71차시 |
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| 72차시 |
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| 73차시 |
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| 74차시 |
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| 75차시 |
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| 76차시 |
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| 77차시 |
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| 78차시 |
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| 79차시 |
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| 80차시 |
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| 81차시 |
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| 82차시 |
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| 83차시 |
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| 84차시 |
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| 85차시 |
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| 86차시 |
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