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Terry TaeWoong Um
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안녕하세요 딥러닝과 로보틱스를 하는 Terry 입니다
이 채널을 통해 많은 분들이 딥러닝과 로보틱스에 더 쉽게 다가가셨으면 하는 바람입니다 :)
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인공지능 기술 x 스킨케어 시장 = ART Lab

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#V.4. KAIST에서 "대학 유죄"를 외치다: ART Lab의 도전 (2/2)

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#V.3. KAIST에서 "대학 유죄"를 외치다: ART Lab의 도전 (1/2)

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#1.2. "정확도 98%의 인공지능"이 거짓인 이유

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#7.0. 사진 속 글자 읽기, OCR (Optical character recognition)

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#3.1. 구글 클라우드(gcloud)로 딥러닝 시작하기

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#0.3. 딥러닝을 위한 PC 사양 2019

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#V.2. 최고의 딥러닝 학회 NeurIPS (NIPS) 2018 #VLOG

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#0.2 딥러닝 공부 가이드 2019

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#2.7. 딥러닝의 실제적용, 레이블이 전부다

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#박규병.9. 한국어 딥러닝 연구의 어려움 & 마무리

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#박규병.8. 연구를 대하는 자세 & 사회 초년생의 고민

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#박규병.7. 딥러닝 연구자의 하루 일상은?

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#박규병.6. 자연어처리(NLP)에서의 도메인 지식(언어학)의 역할

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#박규병.5. 딥러닝 논문 구현, 꼭 해봐야 하는걸까요?

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#박규병.4. 좋은 동료의 존재가 딥러닝 공부에 큰 도움이 되던가요?

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#박규병.3. 문과 대학원에서의 딥러닝 공부 이중 생활

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#박규병.2. 유학마저 딥러닝이 아닌 언어학과로 가셨네요?

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#박규병.1. 국문학과 출신에서 출판사 IT개발자로

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#박규병.0. 어떤 계기로 딥러닝연구자 인터뷰를 제안하셨나요?

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#V.1. 인공지능을 연구 하고픈 학생께 드리는 제언 (GIST)

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#2.6. 딥러닝의 실제적용, 튜토리얼과 무엇이 다른가?

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#V.0. 딥러닝을 현업에 쓰려는 분들의 착각 (3:20부터)

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PR-088: Deep Variational Bayes Filters (2017)

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#4.2. KL Divergence, 순서가 중요할까요?

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PR-075: On Calibration of Modern Neural Networks (2017)

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#5.1. PCA의 이해 (2)

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#5.0. PCA의 이해 (1)

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PR-062: Deep Learning: A Critical Appraisal (2018)

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#1.6. ROC 커브 (+ AUC, Precision, Recall)

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#3.1. Tensorflow vs. PyTorch

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PR-035: Understanding Black-box Predictions via Influence Functions (2017)

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#4.1. Cross entropy와 KL divergence

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#4.0. 정보량을 나타내는 엔트로피 (Entropy)

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PR-025: Learning with side information through modality hallucination (2016)

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#2.5. Intra/Inter-Class Variability

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#6.0. RNN & LSTM

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#S.3. 딥러닝계 키보드 배틀: 알박기냐...?

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PR-014: On Human Motion Prediction using RNNs (2017)

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PR-002: Deformable Convolutional Networks (2017)

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#S.2. 딥러닝 핫 키워드의 변화

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#S.1. 꼭 딥러닝을 써야하나요?

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#1.5. Accuracy, Precision, Recall

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#0.4. SNS로 딥러닝 소식 팔로우 하는 법 (2/2)

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#0.3. SNS로 딥러닝 소식 팔로우 하는 법 (1/2)

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#S.0. 딥러닝 논문리스트로 레딧 1위한 썰, 뒷이야기

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#2.3. 딥러닝과 머신러닝의 관계

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#P.0. Domain-Adversarial Neural Network (2014)

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#2.2. 머신러닝의 종류 - Unsupervised Learning

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#2.1. 머신러닝의 종류 - Supervised Learning

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#2.0. 머신러닝의 종류 - 개요

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#1.3. Ng교수의 교훈: 데이터셋만 잘 나눠도...

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#1.2. 에러 해부학: Bias-Variance Trade-off

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#1.1. Training / Test / Validation Set : 오버피팅을 피하는 방법

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#1.0. 오버피팅(Overfitting): 누구나 처하게 될 문제

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#0.2. 머신러닝 / 딥러닝 강의 7가지 추천

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#0.1. 머신러닝, 그 느낌적인 느낌

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#0.0. 딥러닝 토크를 시작합니다!

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기계학습(Machine learning) 입문하기 (강연 ver.)

Terry TaeWoong Um

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머신러닝 1시간으로 입문하기

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