수학과 강의인데 지금 개터져서 400명 가까이 듣는다
커버하는 내용은 대충 이럼

- SGD, logistic regression, MLP, softmax
- CNN, LeNet, dropout, decay, backpropagation
- Optimizers, batch normalization, ResNet, DenseNet
- DNCNN, superresolution
- Flow models, Variational autoencoders, GAN

아마 들으면 수강신청변경 때 추가해야 하는데 나 선대를 부실하게 들어서 두렵다...
ml 안해도 들으면 좋름? 그리고 ml 부트캠프(??)에서도 이런 내용 커버하겠지? 한학기짜린데~