[Deep Learning] 5. 마코프 의사결정 과정 (Markov decision process, MDP)
출처 1 : http://rfriend.tistory.com/184출처 2 : http://secom.hanbat.ac.kr/or/chapter1/right04.html출처 3 : https://brunch.co.kr/@kakao-it/73 먼저 마코프 의사결정 과정을 살펴보기에 앞서, 이 개념이 왜 딥러닝에서 필요한지 알 필요가 있다. 예를 들어 자율주행 자동차에 들어갈 알고리즘을 만든다고 치자. 이 때 가장 중요한 문제 중 하나는 확률계(Stochastic System)에서 순차적 의사결정(Sequential Decision) 문제를 푸는 것이다. 자동차를 제어할 때 빗길이라던지 비포장 도로 등의 원인으로 인해 우리가 원치 않는대로 움직일 수 있다. 이 때 예상과 일치하지 않는 상황을 확률계라 한다...
2017.07.05
[참고자료] Tensorflow와 OpenCV로 실시간 사물인식 앱을 만드는 과정
출처 1 : Tensowflow와 OpenCV로 실시간 사물인식 앱을 만드는 과정을 잘 정리한 포스트출처 2 : AI Korea (Deep Learning) Building a Real-Time Object Recognition App with Tensorflow and OpenCVIn this article, I will walk through the steps how you can easily build your own real-time object recognition application with Tensorflow’s (TF) new Object Detection API and OpenCV in Python 3 (specifically 3.5). The focus will be on the ch..
2017.07.05
[참고자료] Neural Image Captioning / Keras code
출처 : Neural Image Captioning / Keras code - Neural Network를 이용한 Image Captioning (NIC)- IAPR2012 dataset 을 이용- Keras로 구현된 코드 Neural Image Captioning (NIC)Neural image captioning implementation with Keras based on Show and Tell.
2017.07.05
[참고자료] Google I/O EXTENDED Seoul 행사에서 AutoML & AutoDraw
출처 : TensorFlow KR Tae Young Lee 님의 글 AutoML & AutoDraw https://www.slideshare.net/taeyounglee1447/io17ex-automl-autodraw?from_m_app=android
2017.07.05
[참고자료] 스피치와 언어를 위한 딥러닝 세미나 슬라이드
출처 : NEXTOBE Deep Learning for Speech and Language UPC TelecomBCN 겨울세미나 (2017 년 1 월 24-31 일) 이 과정의 목표는 언어와 언어에 대한 딥러닝 방법을 학생들에게 훈련시키는 것입니다. RNN이라는 시계열 처리를 위한 최첨단 도구의 잠재력을 이해하기 위해 상세하게 제시되고 분석될 것입니다. 엔지니어링 팁 및 확장성 문제는 기계 번역, 음성 인식, 음성 합성 또는 질문 응답과 같은 작업을 해결함니다. 실습 세션은 개발 기술을 제공하므로 참석자는 최신 데이터 분석 도구에 능숙해질 수 있습니다. D1L2 The Perceptron http://www.slideshare.net/…/the-perceptron-d1l2-deep-learni… D1L3..
2017.07.05
[기사] "연봉 2배 줘도 어림없어..." 달아오른 AI 인재 확보전
출처 1 : 서울경제출처 2 : TensorFlow KR SKT, 서울대와 실무진 육성 협약 KT, 국내외 대학 직접 발품 팔아 네이버, 美실리콘밸리 채용설명회 카카오, 창립 첫 대규모 상시채용 [서울경제] 인공지능(AI)이 의료와 금융에 이어 자동차 등 제조 분야로까지 영토를 확장하면서 ‘인재 확보전’이 뜨겁게 달아오르고 있다. 이미 구글이나 페이스북 등 글로벌 기업들은 AI 인재 영입에 수십억원에 달하는 연봉을 제시하고 있으며 최근에는 국내 정보기술(IT) 기업들도 AI 인재 확보전에 뛰어들었다. 시장이 후끈 달아오르면서 인재 품귀 현상을 빚자 AI 전문가의 몸값도 덩달아 치솟고 있다. SK텔레콤은 4일 서울대와 AI 분야 인재 양성을 위한 협약을 맺었다. 2학기부터 서울대 전기정보공학부 대학원 과정..
2017.07.05
Cover Letter 작성하기
출처 1 : http://www.aje.com/ko/arc/writing-cover-letter/출처 2 : 저널투고 성공을 위한 저널 커버레터 작성법 (2)출처 3 : http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=jamjore&logNo=1401124253101. 좋은 커버레터 작성의 목표커버레터는 여러분의 원고를 대신해 로비를 할 수 있는 기회입니다. 커버레터는 단순히 형식을 갖추기 위함이 아니며, 여러분의 원고를 쓸 때와 마찬가지로 정성을 들여야 합니다(오히려 더 쏟는 것까지는 아니더라도). 궁극적으로 여러분의 커버레터는 에디터가 여러분의 원고를 피어 리뷰 단계로 보낼지 아닐지 결정하는데 영향을 미칠 수 있습니다. 레터는 여러분의 원고가 여러분이 제출한 저널에 적합하다..
2017.07.04
Reply Letter 또는 Rebuttal Letter 쓰는 방법
출처 : http://www.editage.co.kr/insights/how-to-write-a-great-rebuttal-letter 대부분의 원고는 저널 승인 전 최소 한 번의 수정을 거치게 됩니다. 상당한 수정 또는 약간의 수정을 거쳐 승인한다는 저널의 결정이 내려지면, 저자는 피어 리뷰 의견에 기반해 원고를 수정해야 합니다.수정된 원고를 저널에 다시 제출할 때는 검토자 의견에 대해 하나하나 응답하는 답변을 첨부해야 합니다. 검토자 의견에 따른 저자의 답변과 함께 편집자에게 수정원고에 대한 커버레터를 보내게 되는데, 이 커버레터를 답신편지, 또는 반박편지(rebuttal letter)라고 합니다. 수정 원고를 제출할 때 답신 편지를 잘 쓰는 것은 무척 중요합니다. 답신 편지, 또는 반박 편지의 작성..
2017.07.04