인프런 커뮤니티 질문&답변
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강의자료는 어떻게 보나요
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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.
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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.
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.
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