• 커리큘럼
  • 질문 및 토론
  • 참고자료

커리큘럼

  • Section.0 오리엔테이션
  • 수업의 개요

    0:10:04 맛보기

  • Section.1 머신러닝의 개념과 용어
  • 기본적인 Machine Learnnig 의 용어와 개념 설명

    0:12:28

  • TensorFlow의 설치및 기본적인 operations

    0:10:47

  • Section.2 Linear Regression 의 개념
  • Linear Regression의 Hypothesis 와 cost

    0:13:29

  • Tensorflow로 간단한 linear regression을 구현

    0:09:59

  • Section.3 Linear Regression cost 함수 최소화
  • Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리

    0:06:40

  • Section4. 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression
  • Linear Regression 의 cost 최소화의 TensorFlow 구현

    0:16:11

  • multi-variable linear regression

    0:14:40

  • multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현

    0:14:51

  • Section5. Logistic (Regression) Classification
  • Logistic Classification의 가설 함수 정의

    0:14:57

  • Logistic Regression의 cost 함수 설명

    0:14:24

  • TensorFlow로 Logistic Classification의 구현하기

    0:10:11

  • Section.6 Softmax Regression
  • Multinomial 개념 소개

    0:10:16

  • Cost 함수 소개

    0:15:35

  • TensorFlow에서의 구현 1

    0:05:55

  • TensorFlow에서의 구현 2

    0:03:01

  • Section.7 ML의 실용과 몇가지 팁
  • lec 07-1- 학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regulariz

    0:14:02

  • lec 07-2- Training-Testing 데이타 셋

    0:09:21

  • lab 07 - 학습 rate, training-test 셋으로 성능평가

    0:13:04

  • Section. 8 딥러닝의 기본 개념과 , 문제, 그리고 해결
  • lec 08-1- 딥러닝의 기본 개념- 시작과 XOR 문제

    0:17:41

  • lec 08-2- 딥러닝의 기본 개념2- Back-propagation 과 2006-200

    0:12:36

  • Section. 9 Neural Network 1: XOR문제와 학습 방법
  • lab9-1- XOR을 위한 텐스플로우 딥넷트웍

    0:13:50

  • lab9-2- Tensor Board로 딥네트웍 들여다보기

    0:12:35

  • Section. 10 Neural Network 2:ReLU And 초기값 정하기
  • lec10-1- Sigmoid 보다 ReLU가 더 좋아

    0:17:29

  • lec10-2- Weight 초기화 잘해보자

    0:12:17

  • Section. 11 Convolutional Neural Networks
  • lec11-1 ConvNet의 Conv 레이어 만들기

    0:16:21

  • lec11-2- ConvNet Max pooling 과 Full Network

    0:05:32

  • lec11-3 ConvNet의 활용예

    0:12:30

  • lab11- ConvNet을 TensorFlow로 구현하자 (MNIST 99%)

    0:16:19

  • Section. 12 Recurrent Neural Network
  • lec12- NN의 꽃 RNN 이야기

    0:19:42

  • lab12- TensorFlow에서 RNN 구현하기

    0:17:24

  • Section. 13 보너스 Deep Deep Network AWS에서 GPU와 돌려보기
  • lab13- TensorFlow를 AWS에서 GPU와 함께 돌려보자

    0:18:12

수강 신청 후에 확인하실 수 있습니다.
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