강의목록 도움말
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Week 01강의시간35:59
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1-1 Perceptron and its convergence theorem
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1-2 Maximum Margin Principle and Soft Margin Hard Margin
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- 강의시간07:56
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1-3 Complexity of Linear Hypothesis and Margin Bound of Linear Classifiers
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1-4 Linear models in Deep Neural Networks
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Week 02: Sparse modeling강의시간36:00
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Week 03: Causality강의시간01:04:53
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Week 04: Explainable AI강의시간48:38
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4-1 Overview of Explainable AI
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4-2 Explaining decision of deep learning
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4-3 Explaining complex machine learning models by decomposition
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4-4 Featured research projects in Explainable AI
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Week 05: Learning to learn강의시간32:37
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Week 06: Methods to Predict the Future Values강의시간39:45
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6-1 Time series prediction
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6-2 Stationarity of time series
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6-3 Non-stationary time series
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6-4 Deep learning-based model and recent development
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Week 07: Reinforcement Learning: Self-Taught Artificial Intelligence강의시간25:29
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