Variational Autoencoders

변분 오토인코더

7개 레벨

확률적 접근을 통해 데이터의 잠재 공간을 학습하는 모델입니다. 생성 모델과 데이터 압축에 활용됩니다.

변분 오토인코더 스킬 여정을 시작하세요

7개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.

7 레벨 로드맵

단계별 역량 인증

학습 로드맵

7개 레벨

전체 7

Lv 1. 무엇인지 알아요

1. WHAT

Lv 2. AutoEncoder의 구조를 이해하고 차원 축소와 재구성 손실을 다룰 수 있어요

Lv 3. 딥러닝 프레임워크를 활용해서 VAE 모델을 구현하고 최적화할 수 있어요

Lv 4. 다양한 특성을 가진 오토인코더를 설계하고 구현할 수 있어요

로그인하고 더 많은 레벨을 확인하세요

Lv 5. 확률 모델링과 잠재 변수를 활용하여 데이터의 특성을 효과적으로 학습하고 생성할 수 있어요

Lv 6. 인코더, 디코더 네트워크를 활용해 데이터의 잠재 공간을 학습하고 새로운 샘플을 생성할 수 있어요

Lv 7. VAE의 다양한 변형 모델들을 구현하고 데이터 특성에 맞게 활용할 수 있어요

이 스킬로 지원할 수 있는 채용공고