Thumbnail
BEST 데이터 사이언스 인공지능
모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌
(4.9)
185개의 수강평 ∙ 21758명의 수강생

무료

지식공유자 : Sung Kim
총 50개 수업˙총 10시간 51분
평생 무제한 수강
수료증 미발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
내 목록 추가 공유
초급자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 사이언스] 강의입니다.

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.

1. 강좌 소개

알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신 러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이타가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다. Andrew Ng 교수님이 말씀하신것 처럼 이런 시대에 머신 러닝을 잘 이해하고 잘 다룰수 있다면 그야말로 "Super Power"를 가지게 되는 것이 아닌가 생각합니다.

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. 이 머신러닝, 딥러닝 강좌는 수학이나 컴퓨터 공학적인 지식이 없이도 쉽게 볼수 있도록 만들려고 노력하였습니다.

2. 도움되는 분들

  • 인공지능에 대해 관심이 있는 누구나
  • 머닝러신, 딥러닝의 개념을 이해하고 싶으신분
  • 머닝러신의 직접 구현해보고 싶으신 분

3. 참고자료

이 비디오는 저도 인터넷등을 통해 공부하면서 만든것이며 아래 자료를 많이 사용하였습니다.

4. 지식공유자 소개

김성훈
Hong Kong University of Science and Technology 에서 컴퓨터 공학쪽으로 연구를 하고 있습니다. 비디오나 강의에 대한 의견이 있으시면 아래로 이메일을 보내 주시면 됩니다. hunkim+ml@gmail.com

 


안녕하세요
Sung Kim 입니다.
Sung Kim의 썸네일
커리큘럼 총 50 개 ˙ 10시간 51분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 오리엔테이션
섹션 1. 머신러닝의 개념과 용어
기본적인 Machine Learnnig 의 용어와 개념 설명 미리보기 12:00
TensorFlow의 설치및 기본적인 operations (new) 17:00
섹션 2. Linear Regression 의 개념
Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 13:00
Tensorflow로 간단한 linear regression을 구현 (new) 15:00
섹션 3. Linear Regression cost 함수 최소화
Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 16:00
Linear Regression 의 cost 최소화의 TensorFlow 구현(new) 15:00
섹션 4. 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression
multi-variable linear regression (new) 17:00
lab 04-1: multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기 미리보기 08:00
lab 04-2: TensorFlow로 파일에서 데이타 읽어오기 (new) 06:00
섹션 5. Logistic (Regression) Classification
Logistic Classification의 가설 함수 정의 15:00
Logistic Regression의 cost 함수 설명 14:00
TensorFlow로 Logistic Classification의 구현하기(new) 15:00
섹션 6. Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression)
Multinomial 개념 소개 10:00
Cost 함수 소개 15:00
lab 06-1: TensorFlow로 Softmax Classification의 구현하기 (new) 12:00
lab 06-2: TensorFlow로 Fancy Softmax Classification의 구현하기 (new) 16:00
섹션 7. ML의 실용과 몇가지 팁
학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization) 14:00
Training/Testing 데이타 셋 09:00
lab 07-1: training/test dataset, learning rate, normalization (new) 11:00
lab 07-2: Meet MNIST Dataset (new) 13:00
섹션 8. 딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결
딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제 17:00
딥러닝의 기본 개념2: Back-propagation 과 2006/2007 ‘딥’의 출현 12:00
Lab : Tensor Manipulation (new) 26:00
섹션 9. Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation
XOR 문제 딥러닝으로 풀기 15:00
특별편: 10분안에 미분 정리하기 09:00
딥넷트웍 학습 시키기 (backpropagation) 18:00
Lab 9-1: XOR을 위한 텐스플로우 딥넷트웍 (new) 12:00
Lab 9-2: Tensor Board로 딥네트웍 들여다보기 (new) 12:00
섹션 10. Neural Network 2: ReLU and 초기값 정하기 (2006/2007 breakthrough)
XSigmoid 보다 ReLU가 더 좋아 17:00
Weight 초기화 잘해보자 12:00
Dropout 과 앙상블 10:00
레고처렴 넷트웍 모듈을 마음껏 쌓아 보자 05:00
Lab 10: 딥러닝으로 MNIST 98%이상 해보기(new) 14:00
섹션 11. Convolutional Neural Networks
ConvNet의 Conv 레이어 만들기 미리보기 16:00 ConvNet Max pooling 과 Full Network 미리보기 05:00 ConvNet의 활용 예 미리보기 12:00
실습1: TensorFlow CNN 의 기본 16:00
실습2: TensorFlow로 구현하자 (MNIST 99%) 12:00
실습3: Class, tf.layers, Ensemble (MNIST 99.5%) 10:00
섹션 12. Recurrent Neural Network
NN의 꽃 RNN 이야기 미리보기 19:00 Lab 12-1 RNN - Basic (new) 미리보기 12:00 Lab 12-2 RNN - Hi Hello Training (new) 미리보기 15:00
Lab 12-3 : Long Sequence RNN (new)
Lab12-4: Stacked RNN + Softmax Layer (new) 11:00
Lab12-5: Dynamic RNN (new) 04:00
Lab12-6: RNN with Time Series Data (new) 10:00
섹션 13. Deep Deep Network AWS 에서 GPU와 돌려보기 (powered bt AWS)
powered by AWS 18:00
섹션 14. AWS 에서 저렴하게 Spot Instance 를 터미네이션 걱정없이 사용하기
섹션 15. Google Cloud ML을 이용해 TensorFlow 실행하기
강의 게시일 : 2016년 03월 24일 (마지막 업데이트일 : 2018년 06월 01일)
수강평 총 185개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
4.9
185개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 좋아요 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
오명균 thumbnail
도움이 많이 되었습니다!
2021-04-19
김건엽 thumbnail
좋은 강의 라고 생각하는데 내 능지가 후달려서 그런가 조금 어렵네요
2021-04-26
갬콩이 thumbnail
최고의 딥러닝 입문강의
2021-05-01
uempty thumbnail
딥러닝 입문에 정말 좋은 강의라고 생각합니다!
2021-04-15
Sunuk Park thumbnail
각 강의마다 이전 강의의 요약복습이 있어서 멈췄다가 해도 계속 학습하는 것처럼 효과가 좋아요!
2021-04-19

무료

내 목록 추가 공유
지식공유자 : Sung Kim
총 50개 수업˙총 10시간 51분
평생 무제한 수강
수료증 미발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
연관 로드맵
이 강의가 포함된 잘 짜여진 로드맵을 따라 학습해 보세요!
지식공유자 되기
많은 사람들에게 배움의 기회를 주고,
경제적 보상을 받아보세요.
지식공유참여
기업 교육을 위한 인프런
“인프런 비즈니스” 를 통해 모든 팀원이 인프런의 강의를
자유롭게 학습하는 환경을 제공하세요.
인프런 비즈니스