1. 강의 소개
이번 강의에서는 딥러닝이 무엇인지, 또 딥러닝이 등장한 역사 배경과 지금까지 어떻게 발전해 왔는지에 대해 알아보겠습니다. 구체적으로는 CNN (Convolutional neural networks), RNN (Recurrent Neural Networks)와 같은 딥러닝 모델을 공부하기 전에 중요한 요소인 Data, Model, Loss, Optimization algorithms의 기능에 대해 공부하고, 2012년부터 최근까지의 전반적인 딥러닝 연구 패러다임에 대해 알아봅니다.
2. 강의 키워드
- 딥러닝의 역사
3. Further Reading
4. Further Question
- 딥러닝이 왜 현재 AI 연구 패러다임에서 중요한 위치를 차지하게 되었는지에 대해 생각해 보세요.
5. 강의 영상
