안녕하세요! 나동빈님의 본 교육 동영상에서는 현대의 딥러닝 모델에 중대한 영향을 끼친 몇 가지 논문을 소개합니다. 이 논문들은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 생성 모델링 등 다양한 분야에서 혁신적인 아이디어와 기술을 제시한 것으로 알려져 있습니다.

1. Transformer: Attention Is All You Need (트랜스포머: 어탠션이 필요한 모든 것)
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2. DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (DETR: Transformers를 활용한 종단간 객체 검출)
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3. GAN: Generative Adversarial Networks (GAN: 생성적 적대 신경망)
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4. ResNet: Deep Residual Learning for Image Recognition (ResNet: 이미지 인식을 위한 깊은 잔여 학습)
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5. Seq2Seq: Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (Seq2Seq: 신경망을 사용한 시퀀스 대 시퀀스 학습)
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6. Breaking Certified Defenses Semantic Adversarial Examples with Spoofed Robustness Certificates
(신뢰할 수 있는 방어 기법을 깨뜨리는 스푸핑된 견고성 인증서를 사용한 의미론적 적대적 예제)
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7. Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution (CVPR 2020)
(제로샷 초고해상도를 위한 메타 전이 학습)
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8. A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks (CVPR 2019)
(생성적 적대 신경망을 위한 스타일 기반 생성자 구조)
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9. Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization
(적응형 인스턴스 정규화를 사용한 실시간 임의 스타일 전이)
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10. DALL-E (OpenAI 2021)
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이 교육 동영상에서는 위 논문들을 자세히 살펴보고, 각각의 아이디어와 기술적인 내용을 소개하며 그들이 어떻게 현대의 딥러닝 모델에 영향을 미쳤는지 설명합니다. 이러한 논문들은 딥러닝 연구와 응용 분야에서 많은 관심과 성과를 이끌어냈으며, 각각의 논문을 이해하고 활용함으로써 여러분도 현대 딥러닝의 핵심 개념과 기술을 습득할 수 있을 것입니다. 링크를 통해 각 논문에 접근하여 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

강의 동영상을 통해 이러한 중요한 논문들에 대해 알아가며 딥러닝의 발전과 응용 분야에 대한 이해를 높여보세요. 새로운 아이디어와 기술을 배우고 활용하여 창의적인 연구와 응용을 이끌어내는데 도움이 되길 바랍니다. 즐거운 강의 시청이 되시길 바랍니다!

본 시리즈의 동영상에서 사용된 강의 자료(PPT)와 코드는 다음의 깃허브 저장소에 업로드됩니다.
https://github.com/ndb796/Deep-Learning-Paper-Review-and-Practice