| 일시 | Chapter | 발표자 | 발표자료 |
| 2015-11-09 | 1. Introduction to Neural Networks (GH-1, HL-1) | 김동화 | 발표자료 |
| 2015-11-18 | 2. Neural Network Architecture (GH-2) | 김보섭 | 발표자료 |
| 2015-11-25 | 3. Training Neural Networks I (GH-3) | 박민식 | 발표자료 |
| 2015-11-30 | 4. Training Neural Networks II (HL-2.1 ~ 2.6) | 류나현 | 발표자료 |
| 2015-12-07 | 5. Training Neural Networks III (HL-2.7 ~ 2.11) | 김형석 | 발표자료 |
| 2015-12-14 | 6. Restricted Boltzmann Machine I (HL 5.1 ~ 5.4) | 김준홍 | 발표자료 |
| 2015-12-14 | 7. Restricted Boltzmann Machine I (HL 5.1 ~ 5.4) | 김형석 | 발표자료 |
| 2015-12-21 | 8. Restricted Boltzmann Machine II (HL 5.5 ~ 5.8) | 김동화 | 발표자료 |
| 2015-12-28 | 9. Autoencoder (HL 6) | 김보섭 | 발표자료 |
| 2016-01-04 | 10. Deep Learning I (HL 7.1 ~ 7.5) | 김준홍 | 발표자료 |
| 2016-01-11 | 11. Deep Learning II (HL 7.6 ~ 7.9) | 김형석 | 발표자료 |
| 2016-01-18 | 12. Sparse Coding (HL 8) | 류나현 | 발표자료 |
| 2016-01-25 | 13. Introduction to Deep Learning (NF 1) | 박민식 | 발표자료 |
| 2016-02-01 | 14. Maximum likelihood (NF 3) | 김동화 | 발표자료 |
| 2016-02-08 | 15. Backpropagation (NF 3) | 김보섭 | 발표자료 |
| 2016-04-01 | 16. Neural Networks and Deep Learning (NF 8 ~ 9) | 김형석 | 발표자료 |
| 2016-04-29 | 17. Convolutional Neural Network (CS231n, NF 10, GH 5) | 김준홍 | 발표자료 |
| 2016-04-08 | 18. Recurrent Neural Networks and LSTMs (NF 12, GH 7) | 류나현 | 발표자료 |
| 2016-04-08 | 19. Application: Computer Vision (HL 9) | 박민식 | 발표자료 |
| 2016-04-15 | 20. Application: Natural Language Processing (HL 11) | 김해동 | 발표자료 |
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[2019.09.20 - 박경찬 석박통합과정] Selective Classifier
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[2019.09.10 - 천우진 석사과정] Improving Sequential Recommendation with Knowledge-Enhanced Memory Networks
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[2019.08.30 - 김형석 박사과정] Autoencoding Variational Inference For Topic Models
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[2019.08.16 - 서승완 석박통합과정] Stand-alone self-attention in vision
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[2019.08.09 - 김동화 박사과정] Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features
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[2019.07.29 - 최희정 석박통합과정] Learning to Remember: A Synaptic Plasticity Driven Framework for Continual Learning
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[2019.07.22 - 김준홍 박사과정] Uncertainty for Bayesian network and density network
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