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유전체분석과 딥러닝의 활용 -딥러닝편(2018)
과정소개
강의목차
차시 | 강의명 |
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1차시 | 기계학습1 (아주대 신현정)- 1. Machine learning |
2차시 | 기계학습1 (아주대 신현정)- 2. Modeling task & Machine learning models |
3차시 | 기계학습1 (아주대 신현정)- 3. Decision Trees |
4차시 | 기계학습1 (아주대 신현정)- 4. Regression |
5차시 | 기계학습1 (아주대 신현정)- 5. Machine learning |
6차시 | 기계학습2 (아주대 손경아) - 1. Introduction |
7차시 | 기계학습2 (아주대 손경아)- 2. Supervised Learning |
8차시 | 기계학습2 (아주대 손경아)- 3. Unsupervised Learning-Dimension Reduction(1) |
9차시 | 기계학습2 (아주대 손경아)- 4. Unsupervised Learning-Dimension Reduction(2) |
10차시 | 기계학습2 (아주대 손경아)- 5. Unsupervised Learning-Clustering |
11차시 | 파이썬기초&기계학습실습1 (아주대 손경아) |
12차시 | 파이썬기초&기계학습실습1(2) (아주대 손경아) |
13차시 | 파이썬기초&기계학습실습1(3) (아주대 손경아) |
14차시 | 파이썬기초&기계학습실습1(4) (아주대 손경아) |
15차시 | 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 1. Neural Networks |
16차시 | 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 2. Deep Learning |
17차시 | 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 3. Model Evaluation |
18차시 | 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 4. 기계학습실습2-1 |
19차시 | 기계학습실습2 (아주대 신현정)- 5. 기계학습실습2-2 |
20차시 | 딥러닝이론 (연세대 윤덕용) - 1. Introduction |
21차시 | 딥러닝이론 (연세대 윤덕용)- Artificial Neural Network |
22차시 | 딥러닝이론 (연세대 윤덕용)- Convolution Neural Network |
23차시 | 딥러닝이론 (연세대 윤덕용)- Recurrent Neural Network |
24차시 | 딥러닝이론 (연세대 윤덕용)- Autoencoder |
25차시 | 딥러닝이론 (연세대 윤덕용)- Strategy for Training |
26차시 | 딥러닝활용 (테라젠 김종수)- 딥러닝 활용 유전체분석실습(1) |
27차시 | 딥러닝활용 (테라젠 김종수)-유전체분석실습(2) |
28차시 | 딥러닝활용 (테라젠 김종수)-유전체분석실습(3) |
29차시 | 딥러닝활용 (테라젠 김종수)-유전체분석실습(4) |
30차시 | 딥러닝활용 (테라젠 김종수)-유전체분석실습(5) |
31차시 | 딥러닝활용 암유전체연구 1 (KAIST 최정균) |
32차시 | 딥러닝활용-암유전체연구 2 (KAIST 최정균) |
33차시 | 딥러닝모델링실습(1) (연세대 윤덕용) |
34차시 | 딥러닝모델링실습(2) (연세대 윤덕용) |
35차시 | 딥러닝모델링실습(3) (연세대 윤덕용) |
36차시 | 딥러닝모델링실습(4) (연세대 윤덕용) |
37차시 | 딥러닝모델링실습(5) (연세대 윤덕용) |