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Table of contents
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- 꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습
- 꼼꼼한 논문 리뷰
- Graph Neural Network(GNN)의 정의부터 응용까지
- 추천시스템 분석 입문하기 1강 - 추천시스템의 이해 (연관분석, Apriori, FP-Growth)
- 추천시스템 분석 입문하기 2강 - 컨텐츠 기반 모델 (유사도 함수, TF-IDF)
- 추천시스템 분석 입문하기 3강 - 컨텐츠 기반 모델 - Word2Vec(CBOW, Skip-gram)
- 추천시스템 분석 입문하기 4강 - 협업 필터링 (KNN, SGD, ALS)
- 추천시스템 분석 입문하기 5강 - 평가함수 (Accuracy, MAP, NDCG)
- 추천시스템 분석 입문하기 6강 - Goodbooks-10k 데이터를 이용한 추천시스템 실습
- 개별 맞춤형 학습을 위한 지식 추적 및 추천에 대한 연구
- 추천 서비스를 위한 데이터 분석 시스템 구축하기
- 추천 시스템의 원리와 구축 사례
- 추천 시스템의 원리와 구축 사례
- 인공지능 1위 대학원에서 배워보는 딥러닝 입문 3시간 완성 강의 (part 1)
- 좋은 추천, 잘 맞는 추천, 새로운 추천
- 모두를 위한 딥러닝 Season 1
- 모두를 위한 딥러닝 Season 1 - Lecture 1