모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌

모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌

(71개의 수강평)

13856명의 수강생

무료

Sung Kim
평생
초급
50개 수업, 총 10시간 51분

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

 

지식공유자 소개

Sung Kim

교육과정

섹션 0. 오리엔테이션
수업 소개와 개요
10 : 00
섹션 1. 머신러닝의 개념과 용어
기본적인 Machine Learnnig 의 용어와 개념 설명
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
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
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
16 : 00
ConvNet Max pooling 과 Full Network
05 : 00
ConvNet의 활용 예
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
19 : 00
Lab 12-1 RNN - Basic (new)
12 : 00
Lab 12-2 RNN - Hi Hello Training (new)
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
AWS에서 저렴하게 Spot Instance를 터미네이션 걱정없이 사용하기
18 : 00
섹션 15. Google Cloud ML을 이용해 TensorFlow 실행하기
Google Cloud ML with Examples 1
21 : 00

수강 후기

5.0
71개의 수강평
조환희 4일 전
너무나 유익한 수업입니다. 강추 강추
김강삼 6일 전
마른하늘에 단비같은 강의입니다!!!!
신동준 16일 전
정말 감사합니다.
신동화 1달 전
강의 정말 잘 듣고 있습니다 ㅎㅎ 무료강의라기에는 퀄리티가 굉장히 훌륭한 것 같아요. 아직 몇강 안들었는데 도움이 많이 돼서 금방 다 들을 것 같습니다 ^^ 감사합니다~!
김영재 2달 전
좋은 강의 감사드립니다.
유창석 3달 전
머신러닝을 시작하는 최고의 강좌
YomTov 3달 전
이게 무료라니요. 천사인가요? 딥러닝 하나도 모르는 데, 듣기에 어려움이 없이 너무 잘 설명해 주십니다. 또한 강의와 Lab이 함께 병행되는게 저는 너무 좋네요. 감사합니다!!
Jaeju An 4달 전
확실히 도움이 되는 강의입니다! CNN 부분을 잘 설명해주셔서 감사합니다 정말 제대로 이해했네요! 다른 부분도 밑단까지 쪼개서 설명해주셔서 이해에 훨씬 도움이 된것 같아요 감사합니다!!
홍석현 4달 전
굿 다음 시즌이 기대되네요
조미라 4달 전
모두를 위한 딥러닝 – 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌 배우고 싶던 강의를 이번 기회를 통해 듣게 되어 신기하고 재미있었습니다
김진희 4달 전
모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌 좋은정보였습니다&^^
송명용 4달 전
머신러닝에 대한 강의 감사합니다. 강의 잘 들었습니다. 앞으로의 강의도 기대되네용...
이영재 4달 전
좋습니다 좋아요ㅇㅎ
이영재 4달 전
좋습니다 좋아요
이승완 4달 전
모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌 유익한 강의였습니다. 좋은 강의 감사합니다.
이지영 5달 전
잘들었습니다!! 감사합니다.
JaeYong Chung 5달 전
인공지능 분야에 관심있는 입문자들에겐 무조건 추천합니다~!!! 교수님의 친근한 목소리와 어려운 이론들을 예제 및 실습을 통해 쉽게 설명해주셔서 어려운 부분들을 쉽게 이해했고, 시간가는줄 모르고 수강했습니다. ML/DL Fundamental 다지기에는 더할나위 없다고 생각되네요. Season 2도 기대하겠습니다. ^^/
lake.l이호규 5달 전
좋은강의였습니다. 감사합니다
최준혁 5달 전
머신러닝 최고의 강의 감사합니다 많은 도움이 됐습니다:D
양성민 6달 전
정말 좋은 학습 시간이었습니다.
이호중 6달 전
감사합니다. 도움이 되었네요 감사합니다
박민재 7달 전
다음 강의는 언제 하나요 좋은 학습이 되었습니다.
호롤룰루 10달 전
감사합니다. 기초 내용을 잡는데 많은 도움이 되었습니다.
최기수 10달 전
좋은 강좌 감사합니다 :") 쉽게 설명해 주셔서 너무나 감사합니다!
Jun Young Park 10달 전
Udacity 강좌와 함께 보면 더욱 좋습니다 좋은 강좌 감사드립니다 많은 도움을 받았습니다.
Jun Seop So 10달 전
정말 감사합니다. 정말 좋은 강의 감사드립니다.
주현태 11달 전
머신 러닝의 입문강좌!
김은종 11달 전
기본적인 머신러닝 딥러닝 개념을 이해하는데 적합한 훌륭한 강좌! 여러 framework를 사용하면서 사용자 옵션으로 주어지는 값들에 대한 이해가 많이 부족했는데 이번에 수강하면서 제대로 이해하게 되었습니다. 감사합니다. 교수님
Hoyeol Lee 2018.05.16
감사합니다! 감사합니다 교수님
조경준 2018.05.13
개념을 모두 잡을 수 있는 좋은 강의였습니다. 정말 머리속에서 정리가 되지 않은 개념을 잡을 수 있는 정말 좋은 강의입니다. 누구에게나 추천드리고 싶은 좋은 강의입니다. 2번 3번 반복해서 계속듣는 강의입니다. 감사합니다. 교수님.^^
박찬웅 2018.04.13
엄청난 강의입니다. 최고입니다. 머신러닝에 한발짜국 다가설 수 있게 되었습니다.
jeong angela 2018.03.20
감사 합니다. 개념 정립에 최고 입니다.
강성현 강 2018.02.25
언제들어도 좋은 강의입니다. 작년에 처음 접하고 올해 다시 한번 들었습니다. 총 3번은 들은 것 같네요. 예제파일이나 강의 내용이 너무 좋습니다. 딥러닝을 처음 접하시는 분들에게 강추합니다.
학습가 2018.01.08
쉽게 강의해주셔서 감사합니다. 덕분에 AI가 코 앞에 있습니다
정재민 2017.12.25
쉽고 재밌고 알찬 강의 고맙습니다.
Doyoung Jun 2017.12.18
정말 많은 도움이 되었습니다.
퍼지이론 2017.12.11
정말 최고입니다. 딥러닝 어렵게만 생각했었는데 정말 잘 가르쳐주십니다
김용덕 2017.12.11
좋은 강좌 감사합니다. 좋은 강좌 너무나 감사합니다.
GwDaddy 2017.11.30
정말 최고의 명강의 입니다. 딥-러닝 하면 막연하게 어렵게만 느껴졌는데, 아직 강의를 다 듣지는 못했지만 정말 교수님의 내공이 느껴집니다. 원래 어려운걸 쉽게 설명하는 사람을 고수라고 생각하는데요 교수님은 진짜 고수이신 것 같습니다.^^
김우찬 2017.10.18
감사드립니다! 머신러닝의 기본적인 부분을 이해하는데 많은 도움이 되었습니다. 친절하게 잘 설명해주셔서 감사합니다.
TaeKyoon Kim 2017.10.18
정말 무두를 위한 딥러닝 이내요 너무 쉽게 너무 자세히 잘 설명해주셨내요. 딥러닝을 하는 사람이라면 무조건 신청하는걸 추천합니다
이대현 2017.08.31
이런 멋진 강의를 무료로 공개해주신 교수님 고맙습니다. 이런 강좌가 공짜라니 많이 놀랍습니다. 첨엔 그냥 약간의 개념만이라도 알고싶어서 시작했는데 하담보니 어느새 마지막 강의까지 듣고 보게됩니다. 이런 멋진 강의를 무료로 공개해주신 교수님 고맙습니다.
더스와이스 2017.08.28
머신러닝을 쉬운 설명으로 가르쳐 주어서 감사합니다. 머신러닝 공부한다고 책을 사서 공부했던 거에 비해 휠씬 이해하기 쉽게 알려 주어서 좋습니다.
김명수 2017.08.22
입문에 아주 좋은 강의입니다. 입문자에게 이렇게 좋은 강의가 또 없을 것 같습니다. 최고의 딥러닝 입문용 강의 강력 추천합니다!
David Park 2017.08.02
좋은 강의였습다 감사합니다
최윤정 2017.08.01
감사합니다. 다음 강의도 들어봐야겠네요.
Chan Yi 2017.07.13
최고입니다 해외 여러 강의 사이트에서 딥러닝을 배우려고 노력해봤지만 이렇게 재밌고 쉽게 가르치는 강의는 처음입니다. 덕분에 쉽게 이해 하였고 전문가가 될수 있는 초석을 마련하였습니다. 감사합니다.
Hyeonyoung Na 2017.07.06
가장 이해하기 쉬운 머신러닝/딥러닝 강의 이렇게 이해하기 쉽게 풀어서 설명해주셔서 정말 감사합니다~
이대식 2017.07.06
제미있게 잘 봤습니다 저는 전산유체 역학을 전공한 40대 개발자 입니다. 아직 실무에서는 직접적으로 ML을 적용할 기회가 없어서 차일 피일 미루던 중에 교수님 동영상을 접하고 3일강 속성으로 정주행 했습니다. 예전 수치해석이나 프로젝트 및 과제를 할 때 느꼈던 흥분과 몰입을 경험하게 해주신 교수님의 열정에 감사 드립니다.
김민석 2017.07.04
빠르게 딥러닝에 대해 전체적으로 훑어보기 좋은 강의입니다. 양이 많긴 하지만 마음먹고 보면 빠르게 딥러닝에 대해 전체적으로 훑어보기 좋은 강의입니다. 감사합니다.
최고야최고다 2017.07.03
사랑합니다 감사합니다 가뭄의 비같은 어둠에 빛 같은 사막의 오아시스 같은 존재십니다.
공영훈 2017.06.12
최고의 강좌입니다. 김성훈 교수님 감사합니다! 최고의 강좌입니다!
범이 2017.06.01
어려운 내용을 쉽게 풀어 설명해주셔서 감사합니다!!
MoonYoung Kim 2017.05.07
너무 좋은 강의였습니다.
이경렬 2017.04.26
감사합니다. 좋은 강의 감사하니다.
이범종 2017.03.23
정말 최고의 강의였습니다. 개념을 잡는데 정말 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다.
Tory Hwang 2017.03.22
좋은 강좌 감사요 개념 잡는데 도움이 많이 되었습니다. 감사합니다
Sung-goo Lee 2017.01.31
딥러닝의 세계로 인도해 준 명강의 ! 우연한 기회에 알게 된 이 강의를 통해 딥러닝의 기본을 알게 되었습니다. 강의가 쉽고 재미있어서 딥러닝 입문자에게 더할 나위 없이 좋은 강의입니다. 개념과 이론적인 설명 부분도 좋지만 각 섹션별로 적절한 실습이 있어서 이론을 보다 구체적으로 이해하고 응용할 수 있는 기반을 만들어 주는 점이 더욱 좋았습니다. 약 한 달간 짬짬이 학습하면서 많이 배웠습니다. 부분적으로 이해가 충분치 않은 부분은 차후 복습할 예정입니다. 종은 강의를 올려 주셔서 감사드립니다.
이광현 2017.01.31
Awesome 최고입니다. 한 2바퀴는 더 돌아야 하겠지만 ^^;;
이원우 2017.01.22
이런 강의가 무료라니 있을 수 없는 일이라 봅니다 그러니 어서 수강하세요
Won-ju Seo 2017.01.21
최고의 강의. 쉬운 설명과 또 바로 이어지는 예제가 머신러닝과 딥러닝을 이해하는데 있어서 큰 도움이 되었습니다.
Chanhyeong Lee 2017.01.21
좋은 강좌 감사드립니다. :)
김선호 2016.12.19
너무 감사해요 ^^ 교수님 짱!! 팬입니다. 좋은강의 너무 감사합니다. 가르쳐 주신 좋은기술 좋은일에 쓰도록 하겠습니다 ^^
이효선 2016.12.05
감사합니다. 어려운 내용을 정말 이해하기 쉽게 설명해 주셔서 감사합니다. 머신러닝에 대한 기본 강좌로 강추 합니다.
Jung-hun Park 2016.07.02
정말 감사합니다. 소중한 강의를 공개해주셔서 정말 감사합니다. ML 이란 단어만 알고 있었는데.. 교수님 강의를 보고 많이 배운 것 같습니다. 다시 한번 감사 드리며, 건강하세요.
김민홍 2016.06.20
머신러닝 딥러닝 관련하여 공부해보고싶었는데 정말 좋은 강의인것 같아요. 차근차근 공부하다보면 활용할 날이 오겠죠 ㅎ 강의 정말 감사합니다.
조영재 2016.05.05
감사합니다.
세예연 2016.04.12
앞으로의 강의도 기대됩니다. 좋은 강의 시작해주셔서 감사합니다!
Hoong Gae 2016.04.11
어려운걸 쉽게 잘 설명 해주십니다. tensorflow 를 쉽게 설명 주셔서 잘보고 있습니다.
Yeon Gyoung Gwack 2016.03.25
시대에 맞는 꼭 필요한 강의네요. 예전에 ML을 어렵게 배웠던 기억이 나네요. ^^;; 쉽고 재밌는 예제를 많이 들어주세요. 앞으로의 강의가 더욱 기대됩니다.
조이 2016.03.25
잘 들었습니다! 다음 강의도 기대하겠습니다.

우리는 성장기회의 평등을 추구합니다

경제적, 시간적 제약없는 양질의 교육으로 누구에게나 성장 기회를
균등하게 주는 것. 그것이 우리의 목표입니다.

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