김우람

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

YoungJea Oh

JavaScript와 Tensorflow.js로 배우는 머신러닝

이론과 실습 한 번에

이론 실습 모두

딥러닝머신러닝

Artificial Neural Network

인공신경망

tensorflow

입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

머신러닝

Deep Learning(DL)

딥러닝

자바스크립트

JavaScript

tensorflow-js

교육 환경 준비

머신 러닝과 Tensorflow.js 개요

Neural Network 개요

Tensors and Operations

Neural Network 의 훈련 원리

선형 회귀 (Linear Regression)

이진 분류 (Logistic Regression)

다중 분류 (Multiclass Classification)

Transfer Learning (전이 학습)

마무리