Deep Learning

CLASS INFO

• Semester: Summer, 2024
• Class time/ Class room: 14:00-17:00/ Mirae Building 607
• Text book:

CONTENTS

• 인공지능 모형 만들기 1 (기초)
  1. Tensor: 데이터를 저장하고 인공지능 모형에 전달하기
  2. Layer: 데이터의 정보를 변환하고 추출하기
  3. Custom Model: 맞춤형 인공지능 모형 만들기
  4. RNN: RNN을 이용한 비선형 시계열 모형 만들기
  5. FinBert: 텍스트 임베딩 알아보기
  6. FinBert: 미세 조정 알아보기 (LoRA)


• 인공지능 모형 만들기 2 (계열 추론)
  1. Layer: 레이어 결합하기
  2. Layer: RNN cell
  3. Layer: Encoder
  4. Layer: Decoder (공사중)
  5. Seq2Seq
  6. Transformer (공사중)


• 인공지능 모형 만들기 3 (Large Language Model)
  1. GPT2 model 불러오기 (공사중)
  2. GPT2 Generate 함수 수정하기 (공사중)


• 인공지능 모형의 적합과 실행
  1. Models: 백그라운드 실행
  2. Models: 학습과 모니터링
  3. Models: 모형 저장하기/ 불러오기


• 인공지능 모형 파이프 라인 만들기
  1. Development: 개발 환경
  2. Development: 원격 개발 환경
  3. Development: 자동 실행


• 자료정리 기술
  1. PostgreSQL
  2. Flask + Apache + Conda