최근 4차산업혁명이 부곽되면서 많은 양의 데이터를 처리하고 분석하고 예측하는 기술이 기업의 사활이걸릴만큼 중요한 시대가 되었습니다. 이제 인공지능은 선택이 아니라 필수이며 모든 개발자에 반드시 요구되는 스킬입니다. 이중 텐서플로우 라이브러리는 가장 많은 커뮤니티와 방대한 논문이 존재 하며 가장 많이 사용하는인공지능 라이브러리 입니다.
커리큘럼
본 강의는 챕터별로 구성되어 있습니다.
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Chapter 1. 강좌 소개
- 강좌 소개
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Chapter 2. 환경설정 및 텐서플로우 기본 문법
- 환경설정
- 인공지능 개요
- 텐서플로우 기초 문법 1
- 텐서플로우 기초 문법 2
- 회귀와 cost
- 미분의 개념과 경사하강법의 이해
- 미분 w_b 구하기
- 텐서플로우 w_b 구하기
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Chapter 3. 선형 회귀와 예측
- 선형 회귀 분석
- 케라스 선형 회귀 분석
- 다중 선형 회귀 분석
- 다중 선형 회귀 분석 행렬곱
- 케라스 다중 선형 회귀 분석
- 다중 선형 회귀 분석 연습
- Early Stop
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Chapter 4. 분류
- Sigmoid 함수
- 로지스틱 회귀 분석
- 케라스 로지스틱 회귀 분석
- 케라스 train set, test set
- Softmax 함수
- 다중 분류
- 케라스 다중 분류
- 다중 분류 연습
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Chapter 5. 딥러닝
- XOR문제와 Neural Networks
- 케라스 XOR문제와 Neural Networks
- 케라스 Neural Networks 이미지 분류
후기
데이터 인공지능 개발의 중심, 텐서플로우 딥러닝
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