Deep Learning

2020 한국전산구조공학회 신기술강습회
- 딥러닝 주요 모델과 구조설계 데이터를 이용한 실습

• 강의자료
  (강의 슬라이드)



• Codes
  1) TF2.0의 Keras API를 활용한 코드를 소개합니다.
  2) 학습을 위해 model.fit()을 사용한 경우와 tf.GradientTape()을 사용한 경우를 소개합니다.
  3) 구조설계데이터인 Bracket data를 예시로 사용합니다.


• Convolutional Neural Network (CNN) / Data: MNIST
  (1. Sequential+ModelFit), (2. Sequential+GradientTape),
  (3. Functional+ModelFit), (4. Functional+GradientTape),
  (5. Subclassing+ModelFit), (6. Subclassing+GradientTape)
  (7. Ensemble)


• Convolutional Neural Network (CNN) / Data: Bracket
  (1. ModelFit), (2. GradientTape)


• Autoencoder (AE) / Data: Bracket
  (1. ModelFit), (2. GradientTape),
  (3. Anomaly Detection)


• Convolutional Autoencoder (CAE) / Data: Bracket
  (1. ModelFit), (2. GradientTape)


• Variational Autoencoders (VAE) / Data: Bracket
  (1. ModelFit), (2. GradientTape)


• Generative Adversarial Network (GAN) / Data: Bracket
  (1. ModelFit), (2. GradientTape)



• Colab 사용법
  (Colab 사용법)