왕초보! 텐서플로우 2.0 머신러닝 기초 강좌

왕초보! 텐서플로우 2.0 머신러닝 기초 강좌

왕초보! 텐서플로우(Tensorflow) 2.0 머신러닝 기초 강좌는 머신러닝의 기초부터 다루게 됩니다.

26명의 학생들이 수강

초보자를 위한 텐서플로우(TensorFlow ) 2.0을 사용하는 방법을 강의합니다.
이 과정은 머신러닝 및 인공 지능에 대한 지식과 기술을 향상시키려는 일반인들을 대상으로 합니다.

기본적인 Python 프로그래밍 지식은 없어도 따라갈 수 있도록 강의를 진행합니다.

이 과정은 핵심 학습 알고리즘, 신경망(뉴럴 네트워크)를 이용한 딥 러닝, CNN (컨볼 루션 뉴럴 네트워크)를
이용한 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 강화 학습과 같은 ML 및 AI의 기본 개념과 방법에 대해 학습합니다.

수학적인 기본 원리로 왜 작동되는가 보다, 어떻게 작동되게 하는가 위주로 강의를 합니다.

🎓강좌를 마치면 얻는것!

이시기 극소수 0.001 %의 사람들이 가지는 다음의 능력을 가지게 됩니다.

  • 어떤 이미지든 인공지능이 인식할 수 있게 할 수 있습니다.
  • 인공지능이 글을 쓸 수 있게 합니다.
  • 당장 주가가 궁금할때 자신만의 손쉬운 방법으로 데이터를 구해 주가를 예측할 수 있습니다.

 

 

 

 

강좌 교육과정 소개 (COURSE CURRICULUM)

머신러닝과 텐서플로우2.0의 기본
1. 구글 Colaboratory (콜래보래토리) 00:05:00
2. #인공지능, #머신러닝, #신경망, #딥뉴럴네트워크 #ai #ml #nn #featured #Label 00:05:00
3. 머신러닝의 종류 – supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning 00:07:00
4. 텐서(Tensor), 그래프 , 세션(Session)의 저수준 작동 원리 00:06:00
5. 코딩, 임포팅, 랭크(Rank) 00:08:00
6. 행렬, reduce 함수,브로드캐스팅 00:07:00
7. 텐서플로우 2.0 행렬의 계산 – 곱하기, 더하기, 빼기 00:17:00
8. reshape 으로 텐서 형태 변환 하기 00:08:00
9. cast 명령어로 데이터 Type 변경하기 00:05:00
10. 슬라이싱(slicing) 으로 텐서객체 복사 생성 00:08:00
11 . 텐서들 합치기 concat , stack – 0차원, 1차원? 안햇갈리는 axis 00:09:00
머신러닝 핵심 알고리즘
12. 타이타닉 생존자를 예측 하자 1 00:17:00
13. 오늘 하루도 섹쉬하게! 타이타닉 생존자를 예측 하자 2 00:11:00
14. 타이타닉 생존자를 예측 하자 3 – 입력 함수(input function),batch size, epoch, overfitting ,모델 생성,훈련,예측 00:20:00
15. 전설의 붓꽃(iris) 데이터셋 분류 1 Classification (분류), 데이터 전 처리 – 배우면 싹수 옐로우도 될성부른 인재 됨 00:13:00
16. 머신러닝 붓꽃(iris)의 품종 분류 2🌸 – DNNClassifier (Deep Neural Network) 모델 사용 00:12:00
17. 텐서플로우 Clustering (군집화) – K-평균 클러스터링(K-means Clustering) 00:09:00
텐서플로우 2.0 신경망
신경망 기초 이론 학습 (텍스트 버전) 00:00:00
18. Keras 이용 Fashion MNIST 분류 문제 00:19:00
18강 보충 수업 1 train_images = train_images / 255.0 00:05:00
18강 보충수업 2 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals, unicode_literals 00:05:00
CNN(Convolutional Neural Network) 이용 컴퓨터 비전 처리
19. 기본이론 – 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 00:18:00
20. 예제 수행. CNN모델 – CIFAR 데이터셋 이용 00:11:00
21. 데이터 증강- 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 00:03:00
22. 사전 훈련된 모델 사용하기_MobileNet V2 00:19:00
RNN 을 이용한 자연어 처리
23.자연어 처리란 무엇인가 -Open ai GPT – 3를 예로 00:05:00
24.단어 임베딩(Word embeddings) 00:07:00
25. imdb 분석 (1/2) 자연어 처리를 위한 직관적 LSTM – RNN을 이용한 텍스트 분류 00:07:00
26. imdb 분석 (2/2) 영화 리뷰를 분석하는 인공지능 00:08:00
27.자연어 처리-글 쓰는 인공지능? 셰익스피어의 부활- 로미오와 줄리엣 기반 희곡 작가 만들기#1.희곡의 3요소 00:06:00
28. 자연어 처리- 셰익스피어 부활 프로젝트 #2 – 백만자가 넘는 엄청난 로미오와 줄리엣 한방에 인코딩하기 00:10:00
29.자연어 처리-글쓰는 인공지능?셰익스피어의 부활- 로미오와 줄리엣 기반 희곡 작가 만들기#3.훈련데이터 구성 00:08:00
30.자연어 처리-로미오와 줄리엣 기반 희곡 작가 만들기#4.LSTM 모델생성과 글쓰기 완성 00:09:00
강화 학습
31.강화학습 (Reinforcement Learning) #1_ Q- Learning 00:09:00
31.강화학습 (Reinforcement Learning) #2 예제 00:19:00
LAB - 머신러닝 사업화 프로젝트를 위한 기본 기술 모듈 수행
33. 이미지 인식 기술 모듈 – YOLO V5 를 이용한 커스튬 이미지 인식 00:23:00
34. 데이터 라벨링 지식 모듈 – 도구 MS VoTT (Visual Object Tagging Tool) 00:08:00
35. 주가 예측 모듈 – LSTM 모델 이용 테슬라 주가 예측 해보기 00:15:00
36. 인공지능 글쓰기 모듈 – 소설, 철학서적 집필 00:13:00
37. 예측 업무 모듈 – Facebook Prophet 이용 예언가가 되어보자 00:13:00
38. 인공지능 샤워 모듈 – 개인화된 추천 시스템 만들어 보기 (ft.kaggle) 00:15:00
강좌 수강 Take This Course
  • 무료
  • 평생
  • 위시리스트
  • 7 시간, 2 분
  • 강좌 수41

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