Deep Learning
딥러닝
딥러닝
Course Overview
Advanced course on deep learning covering neural network architectures, CNN, RNN, Transformer, and practical implementations using PyTorch and TensorFlow.
딥러닝의 핵심 이론과 실습을 다루는 과목입니다. CNN, RNN, Transformer 등 다양한 신경망 구조와 PyTorch, TensorFlow를 활용한 모델 구현을 학습합니다.
Course Topics
딥러닝 개요
다층 퍼셉트론 (MLP)
합성곱 신경망 (CNN)
순환 신경망 (RNN, LSTM, GRU)
어텐션 메커니즘
Transformer 아키텍처
생성 모델 (GAN, VAE, Diffusion)
PyTorch / TensorFlow 실습
Teaching History
2025년 1학기
세명대학교 컴퓨터학부
딥러닝