JH’s Blog

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OPIc(6/25) 준비

OPIc(6/25) 준비

OPIc 관련 공부 내용에 대해 정리한 글입니다.

Jun 24, 2025 21:10

[AI] YOLO11 모델 리뷰

[AI] YOLO11 모델 리뷰

YOLO11 모델에 대해 다룹니다.

Jun 12, 2025 09:48

[논문 리뷰] WHAT IS YOLOV8

[논문 리뷰] WHAT IS YOLOV8

WHAT IS YOLOV8: AN IN-DEPTH EXPLORATION OF THE INTERNAL FEATURES OF THE NEXT-GENERATION OBJECT DETECTOR 논문에 대해 리뷰한 내용을 다룹니다.

Jun 9, 2025 22:55

[AI] YOLOv5 모델 리뷰

[AI] YOLOv5 모델 리뷰

YOLOv5 모델에 대해 다룹니다.

Jun 5, 2025 10:54

[논문 리뷰] You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection

[논문 리뷰] You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection

You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection 논문에 대해 리뷰한 내용을 다룹니다.

Jun 3, 2025 18:25

[논문 리뷰] Adaptive Risk-Based Control in Financial Trading

[논문 리뷰] Adaptive Risk-Based Control in Financial Trading

Adaptive Risk-Based Control in Financial Trading 논문에 대해 리뷰한 내용을 다룹니다.

May 25, 2025 14:40

[논문 리뷰] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

[논문 리뷰] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 논문에 대해 리뷰한 내용을 다룹니다.

May 18, 2025 13:33

[AI] MNIST 데이터셋을 활용한 클러스터링

[AI] MNIST 데이터셋을 활용한 클러스터링

MNIST 데이터셋에 다양한 클러스터링 기법들을 적용해보고, 각 클러스터링 기법들의 장단점을 확인합니다.

May 12, 2025 13:20

[논문 리뷰] Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) + 구현 코드

[논문 리뷰] Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) + 구현 코드

Denoising Diffusion Probabilistic Models 논문에 대해 리뷰한 내용을 다룹니다.

May 2, 2025 10:35

[수학] KL Divergence

[수학] KL Divergence

수학적 개념 중 KL Divergence에 대해 다룹니다.

May 1, 2025 14:40

[논문 리뷰] Portfolio construction using explainable reinforcement learning

[논문 리뷰] Portfolio construction using explainable reinforcement learning

Portfolio construction using explainable reinforcement learning 논문에 대해 리뷰한 내용을 다룹니다.

Apr 6, 2025 16:45

[AI] Twin Delayed DDPG - Policy 파트

[AI] Twin Delayed DDPG - Policy 파트

강화학습 알고리즘 중 TD3에서 도입 및 Policy 파트를 다룹니다.

Apr 2, 2025 20:35

[AI] Twin Delayed DDPG - Q러닝 파트

[AI] Twin Delayed DDPG - Q러닝 파트

강화학습 알고리즘 중 TD3에서 Q러닝 파트를 다룹니다.

Apr 2, 2025 19:10

[AI] Twin Delayed DDPG - 도입 및 초기화

[AI] Twin Delayed DDPG - 도입 및 초기화

강화학습 알고리즘 중 TD3에서 도입 및 초기화 파트를 다룹니다.

Apr 1, 2025 21:30

[CS231n 14강] Deep Reinforcement Learning

[CS231n 14강] Deep Reinforcement Learning

CS231n 14강 내용에 대해 다룹니다.

Mar 26, 2025 00:00

[AI] Batch Normalization (배치 정규화)

[AI] Batch Normalization (배치 정규화)

Batch Normalization(배치 정규화)이 무엇인지에 대해 다룹니다.

Mar 20, 2025 00:00

[AI] ResNet의 이해 + 구현 코드(PyTorch)

[AI] ResNet의 이해 + 구현 코드(PyTorch)

ResNet이 무엇인지와 이를 PyTorch 라이브러리를 사용해 어떻게 구현하는지에 대해 다룹니다.

Mar 20, 2025 00:00

[AI] LSTM, GRU 이론 및 개념

[AI] LSTM, GRU 이론 및 개념

LSTM, GRU의 이론 및 개념에 대해 다룹니다.

Mar 20, 2025 00:00

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 8. 행렬 미분

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 8. 행렬 미분

딥러닝을 위한 수학 CHAPTER 8의 내용에 대해 다룹니다.

Feb 23, 2025 16:18

딥러닝을 위한 수학

[프로그래머스] [Level 3] 인사고과 (C++)

[프로그래머스] [Level 3] 인사고과 (C++)

프로그래머스 Level 3 인사고과 문제에 대해 다룹니다.

Feb 19, 2025 14:50

프로그래머스

[프로그래머스] [Level 2] 최댓값과 최솟값 (C++)

[프로그래머스] [Level 2] 최댓값과 최솟값 (C++)

프로그래머스 Level 2 최댓값과 최솟값 문제에 대해 다룹니다.

Feb 17, 2025 00:00

프로그래머스

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 6. 선형대수 2부

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 6. 선형대수 2부

딥러닝을 위한 수학 CHAPTER 6의 내용에 대해 다룹니다.

Feb 14, 2025 14:15

딥러닝을 위한 수학

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 5. 선형대수 1

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 5. 선형대수 1

딥러닝을 위한 수학 CHAPTER 5의 내용에 대해 다룹니다.

Feb 7, 2025 17:07

딥러닝을 위한 수학

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 4. 통계

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 4. 통계

딥러닝을 위한 수학 CHAPTER 4의 내용에 대해 다룹니다.

Feb 6, 2025 15:34

딥러닝을 위한 수학

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 3. 확률 2부

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 3. 확률 2부

딥러닝을 위한 수학 CHAPTER 3의 내용에 대해 다룹니다.

Feb 5, 2025 12:30

딥러닝을 위한 수학

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 2. 확률 1부

[딥러닝을 위한 수학] CHAPTER 2. 확률 1부

딥러닝을 위한 수학 CHAPTER 2의 내용에 대해 다룹니다.

Feb 4, 2025 12:35

딥러닝을 위한 수학

[LG Aimers] [수학-2] Convex Optimization

[LG Aimers] [수학-2] Convex Optimization

LG Aimers 6기 과정 중 Convex Optimization에 대해 다룹니다.

Jan 15, 2025 16:30

[LG Aimers] [수학-1] Matrix Decomposition

[LG Aimers] [수학-1] Matrix Decomposition

LG Aimers 6기 과정 중 Matrix Decomposition에 대해 다룹니다.

Jan 15, 2025 14:50

[LG Aimers] [딥러닝-6] Self-Supervised Learning and Large-Scale Pre-Trained Models

[LG Aimers] [딥러닝-6] Self-Supervised Learning and Large-Scale Pre-Trained Models

LG Aimers 6기 과정 중 Self-Supervised Learning and Large-Scale Pre-Trained Models에 대해 다룹니다.

Jan 14, 2025 13:12

[LG Aimers] [딥러닝-5] Transformer

[LG Aimers] [딥러닝-5] Transformer

LG Aimers 6기 과정 중 Transformer에 대해 다룹니다.

Jan 13, 2025 18:27

[LG Aimers] [딥러닝-4] Seq2Seq with Attention for Natural Language Understanding and Generation

[LG Aimers] [딥러닝-4] Seq2Seq with Attention for Natural Language Understanding and Generation

LG Aimers 6기 과정 중 Seq2Seq with Attention for Natural Language Understanding and Generation에 대해 다룹니다.

Jan 13, 2025 13:18

[LG Aimers] [지도학습-6] More On Supervised Learning Beyond

[LG Aimers] [지도학습-6] More On Supervised Learning Beyond

LG Aimers 6기 과정 중 More On Supervised Learning Beyond에 대해 다룹니다.

Jan 12, 2025 14:48

[LG Aimers] [지도학습-5] Logistic Regression

[LG Aimers] [지도학습-5] Logistic Regression

LG Aimers 6기 과정 중 Logistic Regression에 대해 다룹니다.

Jan 11, 2025 11:10

[LG Aimers] [지도학습-4] Classification

[LG Aimers] [지도학습-4] Classification

LG Aimers 6기 과정 중 Classification에 대해 다룹니다.

Jan 11, 2025 10:35

[CS231n 13강] Generative Models

[CS231n 13강] Generative Models

CS231n 13강 내용에 대해 다룹니다.

Jan 9, 2025 15:04

[LG Aimers] [지도학습-3] Gradient Descent

[LG Aimers] [지도학습-3] Gradient Descent

LG Aimers 6기 과정 중 Gradient Descent에 대해 다룹니다.

Jan 7, 2025 19:06

[LG Aimers] [지도학습-2] Linear Regression

[LG Aimers] [지도학습-2] Linear Regression

LG Aimers 6기 과정 중 Linear Regression에 대해 다룹니다.

Jan 7, 2025 18:27

[LG Aimers] Machine Learning 개론

[LG Aimers] Machine Learning 개론

LG Aimers 6기 과정 중 Machine Learning 개론에 대해 다룹니다.

Jan 4, 2025 11:35

[LG Aimers] AI 윤리

[LG Aimers] AI 윤리

LG Aimers 6기 과정 중 AI 윤리에 대해 다룹니다.

Jan 2, 2025 12:55

[CS231n 12강] Visualizing and Understanding

[CS231n 12강] Visualizing and Understanding

CS231n 12강 내용에 대해 다룹니다.

Dec 27, 2024 21:20

[CS231n 11강] Detection and Segmentation

[CS231n 11강] Detection and Segmentation

CS231n 11강 내용에 대해 다룹니다.

Dec 24, 2024 23:10

[CS231n 10강] Recurrent Neural Networks

[CS231n 10강] Recurrent Neural Networks

CS231n 10강 내용에 대해 다룹니다.

Nov 24, 2024 15:25

[CS231n 9강] CNN Architectures

[CS231n 9강] CNN Architectures

CS231n 9강 내용에 대해 다룹니다.

Nov 17, 2024 11:41

[CS231n 8강] Deep Learning Software

[CS231n 8강] Deep Learning Software

CS231n 8강 내용에 대해 다룹니다.

Nov 8, 2024 20:00

[CS231n 7강] Training Neural Networks II

[CS231n 7강] Training Neural Networks II

CS231n 7강 내용에 대해 다룹니다.

Nov 2, 2024 12:10

[CS231n 6강] Training Neural Networks I

[CS231n 6강] Training Neural Networks I

CS231n 6강 내용에 대해 다룹니다.

Oct 30, 2024 10:50

[CS231n 5강] Convolutional Neural Networks

[CS231n 5강] Convolutional Neural Networks

CS231n 5강 내용에 대해 다룹니다.

Oct 7, 2024 15:30

[CS231n 4강] Introduction to Neural Networks

[CS231n 4강] Introduction to Neural Networks

CS231n 4강 내용에 대해 다룹니다.

Oct 2, 2024 08:28

[CS231n 3강] Loss Functions and Optimization

[CS231n 3강] Loss Functions and Optimization

CS231n 3강 내용에 대해 다룹니다.

Sep 28, 2024 17:54

[CS231n 2강] Image Classification

[CS231n 2강] Image Classification

CS231n 2강 내용에 대해 다룹니다.

Sep 28, 2024 15:18

[CS231n 1강] Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

[CS231n 1강] Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

CS231n 1강 내용에 대해 다룹니다.

Sep 28, 2024 11:12