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텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초
Deep Learning Zero To All
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텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초
텐서플로우로 시작하는 딥러닝 기초
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[ 텐서플로우로 시작하는 딥러닝 강의 알아보기 ]
01. 강의소개 및 학습가이드
02. 코스 제작에 참여한 전문가들
03. 학습 가이드
04. 셀프리뷰 소개
05. 시작합니다!
Part-1 Basic ML
강좌 전체목록보기
PART 1: Basic Machine Learning
Lec 01: 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명
Lec 02: Simple Linear Regression
[2.X코드반영] Lab 02: Simple Linear Regression 를 TensorFlow 로 구현하기
Lec 03: Linear Regression and How to minimize cost
[2.X코드반영] Lab 03: Linear Regression and How to minimize cost 를 TensorFlow 로 구현하기
Lec 04: Multi-variable Linear Regression
[2.X코드반영] Lab 04: Multi-variable Linear Regression 를 TensorFlow 로 구현하기
Lec 05-1: Logistic Regression/Classification 의 소개
Lec 05-2: Logistic Regression/Classification 의 cost 함수, 최소화
[2.X코드반영] Lab 05-3: Logistic Regression/Classification 를 TensorFlow로 구현하기
Lec 06-1: Softmax Regression: 기본 개념소개
Lec 06-2: Softmax Classifier의 cost함수
[2.X코드반영] Lab 06-1: Softmax classifier 를 TensorFlow 로 구현하기
[2.X코드반영] Lab 06-2: Fancy Softmax classifier 를 TensorFlow 로 구현하기
[2.X코드반영] Lab 07-1: Application & Tips: 학습률(Learning Rate)과 데이터 전처리(Data Preprocessing)
Lab 07-2-1: Application & Tips: 오버피팅(Overfitting) & Solutions
[2.X코드반영] Lab 07-2-2: Application & Tips: 학습률, 전처리, 오버피팅을 TensorFlow 로 실습
[2.X코드반영] Lab 07-3-1: Application & Tips: Data & Learning
[2.X코드반영] Lab 07-3-2: Application & Tips: 다양한 Dataset 으로 실습
Part-2 DNN
강좌 전체목록보기
PART 2: Basic Deep Learning
Lec 08-1: 딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제
Lec 08-2: 딥러닝의 기본 개념2: Back-propagation 과 2006/2007 '딥'의 출현
Lec 09-1: XOR 문제 딥러닝으로 풀기
Lec 09-2: 딥넷트웍 학습 시키기 (backpropagation)
[2.X코드반영] Lab 09-1: Neural Net for XOR
[2.X코드반영] Lab 09-2: Tensorboard (Neural Net for XOR)
[2.X코드반영] Lab 10-1: Sigmoid 보다 ReLU가 더 좋아
[2.X코드반영] Lab 10-2: Weight 초기화 잘해보자
[2.X코드반영] Lab 10-3: Dropout
[2.X코드반영] Lab 10-4: Batch Normalization
프로젝트A. DNN
강좌 전체목록보기
[Quiz] 프로젝트를 하기에 앞서 퀴즈로 몸을 풀어봐요!
Quiz - DNN
프로젝트 A. Deep Neural Network
패션 분류기 만들기 (Fashion MNIST Classifier)
Part-3 CNN
강좌 전체목록보기
PART 3: Convolutional Neural Network
Lec 11-1 ConvNet의 Conv 레이어 만들기
Lec 11-2: ConvNet Max pooling 과 Full Network
Lec 11-3 ConvNet의 활용예
[2.X코드반영] Lab 11-0-1: CNN Basic: Convolution
[2.X코드반영] Lab 11-0-2: CNN Basic: Pooling
[2.X코드반영] Lab 11-1: mnist cnn keras sequential eager
[2.X코드반영] Lab 11-2: mnist cnn keras functional eager
[2.X코드반영] Lab-11-3: mnist cnn keras subclassing eager
[2.X코드반영] Lab-11-4: mnist cnn keras ensemble eager
[2.X코드반영] Lab-11-5: mnist cnn best keras eager
프로젝트B. CNN
강좌 전체목록보기
[Quiz] 프로젝트를 하기에 앞서 퀴즈로 몸을 풀어봐요!
Quiz - CNN
프로젝트 B. Convolution Neural Network
개-고양이 분류기 만들기 (Cat-Dog Classifier)
Part-4 RNN
강좌 전체목록보기
PART 4: Recurrent Neural Network
Lec 12: NN의 꽃 RNN 이야기
[2.X코드반영] Lab 12-0: rnn basics
[2.X코드반영] Lab 12-1: many to one (word sentiment classification)
[2.X코드반영] Lab 12-2: many to one stacked (sentence classification, stacked)
[2.X코드반영] Lab 12-3: many to many (simple pos-tagger training)
[2.X코드반영] Lab 12-4: many to many bidirectional (simpled pos-tagger training, bidirectional)
[2.X코드반영] Lab 12-5: seq to seq (simple neural machine translation)
[2.X코드반영] Lab 12-6: seq to seq with attention (simple neural machine translation, attention)
프로젝트C. RNN
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[Quiz] 프로젝트를 하기에 앞서 퀴즈로 몸을 풀어봐요!
Quiz - RNN
프로젝트 C. Recurrent Neural Network
기온 예측 모델 만들기 (Neural Weather Forecaster)
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