๐ข ETRI (2024.01.29)
๐ 01.26-TODO List:
1. DAOD์ ์ฉ - ์งํ์ค
2. ์ฃผ์ค์ ํ ๊ฒ: Deep Learning 2024(Bishop)
- Chapter 2: Exercise ํ๊ธฐ.
- Chapter 3: Exercise ํ๊ธฐ.
<Baseline Deep Learning>
- Chapter 6 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 7 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 8 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 9 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
<Baseline CNN>
- Chapter 10: CNN
- Chapter 12: Transformers
<์์ฑ>
- Chapter 17: GAN
- Chapter 18: Normalizing Flows
- Chapter 19: Auto-Encoder
- Chapter 20: Diffusion Models
- Chapter 4 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 5 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 11 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 13 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 14์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 15์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 16์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
3. Generative Deep LearningPart 1. Intro. Generative Deep Learning- Chapter 1. Generative Modeling- Chapter 2. ๋ฅ๋ฌ๋Part 2. Six Generative Modeling Method.- Chapter 3. VAE- Chapter 4. GAN- Chapter 5. AR Model
- Chapter 6. Normalizing Flow Model
- Chapter 7. Energy Based Model
- Chapter 8. Diffusion Model
Part 3. Applications- Chapter 9. Transformer
- Chapter 10. Advanced GANs
- Chapter 11. Music Generation
- Chapter 12. World Models
- Chapter 13. Multimodal Models
- Chapter 14. Conclusion
๐ ์ถ๊ทผ! (8:00 - 8:30)
์ฃผ๋ง๋์ ๋์ฒญ์๋ ํ๊ณ ์ด๋ถ๋นจ๋๋ ์ค๋ ์๋ฒฝ 5์์ ์ผ์ด๋์ ๋ค ๋๋ด์ ๋์ด๋๊ณ ์๋ค.
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๐ ๊ณต๋ถ! (9:00-12:00)
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๐ ๋ฐฅ์ด๋ค ๋ฐฅ! (12:30~13:00)
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๐ ๊ณต๋ถ! (13:30-18:00)
GAI ์ด์ด์ ์งํ!
๐ ํด๊ทผ! (18:30 - 19:00)
ํด๊ทผ์ด ์ ์ผ ์ข๋ค๋ ์ง์ฅ์ธ์ ๋ง์ ๊ณต๊ฐ์ด ์ ์ ๋๋คใ
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[์ ๋ฆฌ]: 5x5 Strength + Local Muscle Strength Training for me
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๐๐ป ์ค๋: a ๋ฃจํด
๐ TODO List:
1. DAOD์ ์ฉ
2. ์ฃผ์ค์ ํ ๊ฒ: Deep Learning 2024(Bishop)
- Chapter 2: Exercise ํ๊ธฐ.
- Chapter 3: Exercise ํ๊ธฐ.
<ํด์ ๋>
- Chapter 6 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 7 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 8 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 9 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 10 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 12 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 17 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 18 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 19 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 20 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
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- Chapter 5 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ(็ญ)
- Chapter 11 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 13 ์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 14์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 15์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ
- Chapter 16์ฝ๊ณ ๊ณต๋ถํ๊ธฐ3. Generative Deep LearningPart 1. Intro. Generative Deep Learning- Chapter 1. Generative Modeling- Chapter 2. ๋ฅ๋ฌ๋Part 2. Six Generative Modeling Method.- Chapter 3. VAE- Chapter 4. GAN- Chapter 5. AR Model- Chapter 6. Normalizing Flow Model- Chapter 7. Energy Based Model
- Chapter 8. Diffusion Model
Part 3. Applications- Chapter 9. Transformer
- Chapter 10. Advanced GANs
- Chapter 11. Music Generation
- Chapter 12. World Models
- Chapter 13. Multimodal Models
- Chapter 14. Conclusion
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