Jang Jaehoon

: "수학적 기초부터 최신 모델까지, 텐서플로로 완성하는 딥러닝 파이프라인 (총 44강)"
단순히 model.fit()만 호출하는 법을 배우는 시대는 지났습니다. 인공 신경망의 밑바닥인 미분과 경사하강법부터, 현업에서 필수적인 텐서플로(TensorFlow)와 케라스(Keras) 활용법, 그리고 이미지와 시계열 데이터를 다루는 CNN/RNN까지! 딥러닝의 모든 과정을 체계적으로 정복해 드립니다.
이제 분석된 데이터를 넘어, 인간의 뇌를 모방한 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 놀라운 딥러닝의 세계로 들어오세요.

소프트캠퍼스 윤재성

인공지능 개발 Part 4 실전 딥러닝 알고리즘 A to Z 마스터

Deep Learning(DL)

딥러닝

텐서플로우

인공지능기초수학

다중신경망

: "From Mathematical Foundations to the Latest Models: Completing the Deep Learning Pipeline with TensorFlow (44 Lectures Total)"
The era of simply learning how to call model.fit() is over. From the very foundations of artificial neural networks—differentiation and gradient descent—to the essential use of TensorFlow and Keras in the industry, and even CNN/RNN for handling image and time-series data! We will help you systematically master the entire process of deep learning.
Go beyond analyzed data and enter the amazing world of deep learning, where artificial intelligence mimicking the human brain learns and makes decisions on its own.

softcampus

입문

초급

중급이상

합성곱신경망

텐서플로

Tensorflow

케라스

Keras

AI Development Part 4: Mastering Practical Deep Learning Algorithms from A to Z

Overview of Deep Learning and Mathematical Foundations: Lecture 1 ~ Lecture 9

Regression Models and Gradient Descent: Lecture 10 ~ Lecture 16

Principles of Classification Models and Perceptrons: Lectures 17 to 23

Neural Network Design based on TensorFlow & Keras: Lecture 24 ~ Lecture 31

Model Performance Optimization and Tuning: Lectures 32 to 36

Advanced Architecture: CNN, RNN, and Transfer Learning: Lectures 37 ~ 44

Class Materials