머신러닝을 처음 접하시는 분들을 위한 파이썬 텐서플로우를 이용한 머신러닝 기초 강좌입니다.

 

1. 강좌 소개

파이썬(Python)은 처음 머신러닝을 시작할때에도 초보자에게 접근하기에 좋을 뿐 아니라 머신러닝에 특화된 언어입니다.

그리고 텐서플로우는 구글(Google)에서 만든,  머신러닝에 필요한 대규모 분산학습과 추론을 위한 오픈소스 라이브러리입니다.

이 강좌는 여러분이 파이썬 환경에서 텐서플로우를 이용해서 머신러닝의 기본 개념을 익히고

또한 실습을 통해 머신러닝의 이해도를 높일 수 있도록 해 드립니다.

2.강의 대상

  • 인공지능에 관심 있는 자
  • 텐서플로우의 기본 문법을 배우고 싶은 자
  • 인공지능 프로그램 프로젝트를 경험 해 보시고 싶으신 분들

3. 강좌 관련 특징

  • 머신러닝의 기본 개념을 익힐 수 있습니다.
  • 텐서플로우를 이용한 머신러닝의 활용법을  배울 수 있습니다.
  • 배추값 예측 프로젝트를 통해 인공지능(AI) 프로그램을 만드는 경험을 제공 해 드립니다.

4. 강사 소개

나동빈

1996년 12월 22일 출생의 한국교원대학교 컴퓨터교육과에 재학중인 대학생이며 사람들의 편의를 증진시키기 위한 웹 사이트, 응용 프로그램 등을 개발하는 취미가 있다. 특히 프로그램을 개발하고 배포하는 것에만 관심을 두지 않고 코딩 교육에 관심이 많아 다방면의 교육 관련 활동으로 언론에도 수 차례 알려진 경험이 있다. 현재 IT 관련 블로그(http://blog.naver.com/ndb796)를 운영중이다.

주요 이력

– LG 서브원 Patrol Management System (2016.12 ~ 2017.02)
– 연합 소프트웨어 경진대회 최우수상 (2016.12)
– 전국 창의문제 해결능력 경진대회 미래창조과학부 장관상 대상 (2016.09)

강좌 교육과정 소개 (COURSE CURRICULUM)

섹션 1. 오리엔테이션과 개발환경 구축하기
개발환경 구축하기 00:05:00
섹션 2. 머신러닝 기초 개념
선형 회귀(Linear Regression) 00:07:00
비용(Cost) 00:06:00
선형 회귀 인공지능 구현하기 00:07:00
아나콘다(Anaconda) 및 주피터 개발환경 00:12:00
섹션 3. 텐서플로우 기초 문법
텐서플로우(Tensorflow) 변수와 상수 00:06:00
텐서플로우(Tensorflow) 플레이스홀더(Placeholder) 00:06:00
텐서플로우(Tensorflow) 주요 함수와 실습 00:07:00
텐서플로우(Tensorflow) 아키텍처 00:06:00
텐서플로우(Tensorflow) 세션 00:04:00
섹션 4. 파이썬 빅 데이터 분석
빅 데이터 K 평균(K Means) 개요 00:08:00
빅 데이터 K 평균(K Means) 구현하기 00:08:00
섹션 5. 실습 프로젝트 - 배추 가격 예측 AI 로봇 개발
프로젝트 개요 00:04:00
프로젝트 아이디어 결정 및 데이터 수집 00:05:00
다변인 선형회귀 모델 개발하기 00:09:00
저장된 학습 모델로 배추 가격 예측하기 00:04:00
기초 데이터 시각화하기 00:03:00
플라스크 웹 서버와 웹 디자인 구현하기 00:06:00
플라스크와 텐서플로우 연동하기 00:06:00

강의 평가

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  • 위시리스트
  • 1 시간, 59 분
  • 강좌 수19
10명의 학생들이 수강

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