3개의 강의가 검색되었습니다.
교수자/개설자
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학습기간
2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌소개
강의 소개 및 개요입니다. 성명 김학수 소속기관 건국대학교 과목명 기계 학습 강의시간 17 학습목표 1. 기계학습에 관한 개념을 이해하고 주어진 문제와 접목시킬 수 있다.2. 전통적인 기계학습 모델을 이해하고 코딩할 수 있다.3. 다양한 심층신경망의 개념을 이해하고 기본적인 코딩을 할 수 있다 강의 선수과목 및 준비사항입니다. 선수과목 - 참고자료 - 준비사항 개인 노트북을 준비하고, 첫 시간에 설명하는 프로그램을 설치해야 함.또한 구글 colab에 접근할 수 있도록 구글 드라이브에 가입해야 함.
참여자수
84
인공지능 & 프로그래밍|
강의시간 강의내용 실습여부 1 인공지능을 활용한 역합성 경로 예측의 필요성 및 이론적 배경 X 2 반응 데이터 설명 및 seq2seq 모델을 활용한 역합성 경로 예측 모델 실습 O 3 transformer 모델을 이용한 역합성 경로 예측 모델 실습 O 4 graph 기반의 역합성 경로 예측 모델 실습 O
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신약개발 & 제약산업|
2024-02-29 ~ 2024-12-31
강의 소개 및 개요입니다. 성명 윤성의 소속기관 KAIST 과목명 Attention for Deep Learning 강의시간 2 학습목표 1. RNN 구조에서 attention 역할을 이해한다.2. attetion layer를 이해하고, 이를 transformer로 확장한다.
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