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머신러닝(Machine Learning)의 정의

강의자료는 어떻게 보나요

83

msjeong

작성한 질문수 1

0

강의가 1강 2강...이렇게 강의 자료가 있는데 아무리 열어도 수업하는 강의와 다른데

어떻게 보는 건지요

머신러닝 딥러닝 tensorflow NLP 컴퓨터-비전 cnn

답변 2

0

AISchool

안녕하세요~. 반갑습니다.

먼저 수강에 불편을 드려서 죄송합니다.


강의 같은 경우 1개의 슬라이드 pdf의 내용이 여러개의 영상으로 분리되어 있습니다.


1강의 경우를 예시로 들면, 강의 제목과 매칭되는 pdf는 다음과 같습니다.

 

 

인공지능, 머신러닝, 딥러닝 - [딥러닝 알고리즘의 등장배경.pdf]

머신러닝(Machine Learning)의 정의 - [딥러닝 알고리즘의 등장배경.pdf]

지도 학습(Supervised Learning), 비지도 학습(Unsupervised Learning), 강화 학습(Reinforcement Learning) - [딥러닝 알고리즘의 등장배경.pdf]

딥러닝(Deep Learning) - [딥러닝 알고리즘의 등장배경.pdf]

딥러닝, 텐서플로 응용분야 - [아래 링크로 전달]

간략히 살펴보는 딥러닝의 역사 - [딥러닝의_역사.pdf]

머신러닝의 기본 프로세스 - 가설 정의, 손실함수 정의, 최적화 정의 - [머신러닝의_기본_프로세스.pdf]

Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Mini-Batch Gradient Descent - [머신러닝의_기초_이론들.pdf]

Training Data, Validation Data, Test Data & 오버피팅(Overfitting) - [머신러닝의_기초_이론들.pdf]

소프트맥스 회귀(Softmax Regression) & 크로스 엔트로피(Cross-Entropy Loss Function) & One-hot Encoding & MNIST - [머신러닝의_기초_이론들.pdf]

다양한 컴퓨터비전 문제영역 소개 - [컴퓨터비전.pdf]

TensorFlow 2.0 소개 - [TensorFlow 2.0 소개.pdf]

파이썬(Python) 설치 - [텐서플로 설치.pdf]

pip를 이용한 TensorFlow 설치 - [텐서플로 설치.pdf]

TensorFlow 2.0을 이용한 선형 회귀(Linear Regression) 알고리즘 구현 - [머신러닝의_기본_프로세스.pdf]

TensorFlow 2.0 케라스 서브클래싱(Keras Subclassing) - [Keras_Subclassing.pdf]

TensorFlow 2.0과 Softmax Regression을 이용한 MNIST 숫자분류기 구현 - [Keras_Subclassing.pdf]

다층 퍼셉트론 MLP - [ANN.pdf]

TensorFlow 2.0과 ANN을 이용한 MNIST 숫자분류기 구현 - [ANN.pdf]

오토인코더(AutoEncoder)의 개념 - [오토인코더.pdf]

TensorFlow 2.0과 오토인코더를 이용한 MNIST 데이터 재구축 - [오토인코더.pdf]

 

[딥러닝, 텐서플로 응용분야] 영상 같은 경우 pdf가 빠져 있는것 같아서 아래 링크로 전달드립니다.

https://drive.google.com/file/d/166xJu-u1N39nJofpIM_KEQoFw_GIiklr/view?usp=sharing

 

좋은 하루되세요.

감사합니다.

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

msjeong님, 강의 자료와 수업 내용이 일치하지 않아 당황하셨을 것 같습니다. 강의 자료는 일반적으로 강의의 실제 영상과 함께 제공됩니다. 강의 자료는 해당 강의의 커리큘럼 안에서 찾을 수 있으며, 보통 강의 영상 아래나 옆 부분에 링크가 제공됩니다.

혹시 해당 강의의 자료가 일치하지 않는 경우, 수강 중인 강의 페이지에서 강의 유닛을 확인하고, 자료 다운로드 버튼이 있을 경우 이를 클릭하여 페이지 하단에서 슬라이드나 관련 자료를 다운로드할 수 있는지 확인 부탁드립니다.

아래의 링크들은 비슷한 질문을 다룬 사례들입니다. 관련된 정보를 확인하시고, 추가적인 도움이 필요하다면 강의 Q&A를 통해 문의하시면 지식공유자님이나 다른 학생들이 답변을 제공할 수 있을 것입니다.

  1. “강의 자료는 어디있나요(자연어 처리)”
  2. “강의 자료를 다운로드 받을 수 있나요?”
  3. “강의 자료 다운로드 방법”

강의 자료 찾기에 어려움이 해결되지 않는다면, 홈페이지의 ‘문의하기’ 기능을 통해 직접 문의하거나 추가적으로 질문을 남겨주시면 더 빠른 지원을 받을 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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