개념설명과 Lab과 번갈아가며 학습하니 이해하기 편했습니다. 설명도 굉장히 깔끔하고 핵심적인 개념들을 잘 짚어주셔서 도움이 많이 됐습니다.

Byung-june Kim

더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다.

Sung Kim

모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

딥러닝

Reinforcement Learning(RL)

강화학습

오리엔테이션

머신러닝의 개념과 용어

Linear Regression 의 개념

Linear Regression cost 함수 최소화

여러개의 입력(feature)의 Linear Regression

Logistic (Regression) Classification

Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression)

ML의 실용과 몇가지 팁

딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결

Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation

Neural Network 2: ReLU and 초기값 정하기 (2006/2007 breakthrough)

Convolutional Neural Networks

Recurrent Neural Network

Deep Deep Network AWS 에서 GPU와 돌려보기 (powered bt AWS)

AWS 에서 저렴하게 Spot Instance 를 터미네이션 걱정없이 사용하기

Google Cloud ML을 이용해 TensorFlow 실행하기