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

5. 관련 강좌

강좌 평가

5

35 개의 수강평
  • 5 점35
  • 4 점0
  • 3 점0
  • 2 점0
  • 1 점0
  1. 퍼지이론의 프로필 사진

    정말 최고입니다.

    5

    딥러닝 어렵게만 생각했었는데 정말 잘 가르쳐주십니다

  2. 김용덕의 프로필 사진

    좋은 강좌 감사합니다.

    5

    좋은 강좌 너무나 감사합니다.

  3. GwDaddy의 프로필 사진

    정말 최고의 명강의 입니다.

    5

    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.^^

  4. 김우찬의 프로필 사진

    감사드립니다!

    5

    머신러닝의 기본적인 부분을 이해하는데 많은 도움이 되었습니다.
    친절하게 잘 설명해주셔서 감사합니다.

  5. TaeKyoon Kim의 프로필 사진

    정말 무두를 위한 딥러닝 이내요

    5

    너무 쉽게 너무 자세히 잘 설명해주셨내요.

    딥러닝을 하는 사람이라면 무조건 신청하는걸 추천합니다

  6. 이대현의 프로필 사진

    이런 멋진 강의를 무료로 공개해주신 교수님 고맙습니다.

    5

    이런 강좌가 공짜라니 많이 놀랍습니다. 첨엔 그냥 약간의 개념만이라도 알고싶어서 시작했는데 하담보니 어느새 마지막 강의까지 듣고 보게됩니다. 이런 멋진 강의를 무료로 공개해주신 교수님 고맙습니다.

  7. 더스와이스의 프로필 사진

    머신러닝을 쉬운 설명으로 가르쳐 주어서 감사합니다.

    5

    머신러닝 공부한다고 책을 사서 공부했던 거에 비해 휠씬 이해하기 쉽게 알려 주어서 좋습니다.

  8. myeongsoo kim의 프로필 사진

    입문에 아주 좋은 강의입니다.

    5

    입문자에게 이렇게 좋은 강의가 또 없을 것 같습니다.
    최고의 딥러닝 입문용 강의 강력 추천합니다!

  9. 최윤정의 프로필 사진

    감사합니다.

    5

    다음 강의도 들어봐야겠네요.

  10. Chan Yi의 프로필 사진

    최고입니다

    5

    해외 여러 강의 사이트에서 딥러닝을 배우려고 노력해봤지만 이렇게 재밌고 쉽게 가르치는 강의는 처음입니다.
    덕분에 쉽게 이해 하였고 전문가가 될수 있는 초석을 마련하였습니다. 감사합니다.

  11. Hyeonyoung의 프로필 사진

    가장 이해하기 쉬운 머신러닝/딥러닝 강의

    5

    이렇게 이해하기 쉽게 풀어서 설명해주셔서 정말 감사합니다~

  12. 이대식의 프로필 사진

    제미있게 잘 봤습니다

    5

    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.

  13. 김민석의 프로필 사진

    빠르게 딥러닝에 대해 전체적으로 훑어보기 좋은 강의입니다.

    5

    양이 많긴 하지만 마음먹고 보면 빠르게 딥러닝에 대해 전체적으로 훑어보기 좋은 강의입니다.

    감사합니다.

  14. 최고야최고다의 프로필 사진

    5

    사랑합니다 감사합니다 가뭄의 비같은
    어둠에 빛 같은
    사막의 오아시스 같은 존재십니다.

  15. 공영훈의 프로필 사진

    최고의 강좌입니다.

    5

    김성훈 교수님 감사합니다! 최고의 강좌입니다!

  16. 범이의 프로필 사진

    5

    어려운 내용을 쉽게 풀어 설명해주셔서 감사합니다!!

  17. MoonYoung Kim의 프로필 사진

    너무 좋은 강의였습니다.

    5

    너무 좋은 강의였습니다.

  18. 이경렬의 프로필 사진

    감사합니다.

    5

    좋은 강의 감사하니다.

  19. 이범종의 프로필 사진

    정말 최고의 강의였습니다.

    5

    개념을 잡는데 정말 많은 도움이 되었습니다. 감사합니다.

  20. Tory Hwang의 프로필 사진

    좋은 강좌 감사요

    5

    개념 잡는데 도움이 많이 되었습니다. 감사합니다

  21. Sung-goo Lee의 프로필 사진

    딥러닝의 세계로 인도해 준 명강의 !

    5

    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.

  22. 이광현의 프로필 사진

    Awesome

    5

    최고입니다. 한 2바퀴는 더 돌아야 하겠지만 ^^;;

  23. 이원우의 프로필 사진

    이런 강의가 무료라니 있을 수 없는 일이라 봅니다

    5

    그러니 어서 수강하세요

  24. Won-ju Seo의 프로필 사진

    최고의 강의.

    5

    쉬운 설명과 또 바로 이어지는 예제가 머신러닝과 딥러닝을 이해하는데 있어서 큰 도움이 되었습니다.

  25. Chanhyeong Lee의 프로필 사진

    좋은 강좌 감사드립니다.

    5

    좋은 강좌 감사드립니다. 🙂

  26. 김선호의 프로필 사진

    너무 감사해요 ^^

    5

    교수님 짱!! 팬입니다. 좋은강의 너무 감사합니다. 가르쳐 주신 좋은기술 좋은일에 쓰도록 하겠습니다 ^^

  27. 이효선의 프로필 사진

    감사합니다.

    5

    어려운 내용을 정말 이해하기 쉽게 설명해 주셔서 감사합니다.
    머신러닝에 대한 기본 강좌로 강추 합니다.

  28. Jung-hun Park의 프로필 사진

    정말 감사합니다.

    5

    소중한 강의를 공개해주셔서 정말 감사합니다.
    ML 이란 단어만 알고 있었는데.. 교수님 강의를 보고 많이 배운 것 같습니다.
    다시 한번 감사 드리며, 건강하세요.

  29. 김민홍의 프로필 사진

    머신러닝 딥러닝 관련하여 공부해보고싶었는데

    5

    정말 좋은 강의인것 같아요. 차근차근 공부하다보면 활용할 날이 오겠죠 ㅎ
    강의 정말 감사합니다.

  30. 세예연의 프로필 사진

    앞으로의 강의도 기대됩니다.

    5

    좋은 강의 시작해주셔서 감사합니다!

  31. Hoong의 프로필 사진

    어려운걸 쉽게 잘 설명 해주십니다.

    5

    tensorflow 를 쉽게 설명 주셔서 잘보고 있습니다.

  32. Yeon의 프로필 사진

    시대에 맞는 꼭 필요한 강의네요.

    5

    예전에 ML을 어렵게 배웠던 기억이 나네요. ^^;; 쉽고 재밌는 예제를 많이 들어주세요. 앞으로의 강의가 더욱 기대됩니다.

  33. 조이의 프로필 사진

    5

    잘 들었습니다! 다음 강의도 기대하겠습니다.

강좌 교육과정

섹션 0. 오리엔테이션
수업 소개와 개요 미리보기 00:10:00
섹션 1. 머신러닝의 개념과 용어
기본적인 Machine Learnnig 의 용어와 개념 설명 미리보기 00:12:00
TensorFlow의 설치및 기본적인 operations (new) 00:17:00
섹션 2. Linear Regression 의 개념
Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 00:13:00
Tensorflow로 간단한 linear regression을 구현 (new) 00:15:00
섹션 3. Linear Regression cost 함수 최소화
Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 00:16:00
Linear Regression 의 cost 최소화의 TensorFlow 구현(new) 00:15:00
섹션 4. 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression
multi-variable linear regression (new) 00:17:00
lab 04-1: multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기 미리보기 00:08:00
lab 04-2: TensorFlow로 파일에서 데이타 읽어오기 (new) 00:06:00
섹션 5. Logistic (Regression) Classification
Logistic Classification의 가설 함수 정의 00:15:00
Logistic Regression의 cost 함수 설명 00:14:00
TensorFlow로 Logistic Classification의 구현하기(new) 00:15:00
섹션 6. Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression)
Multinomial 개념 소개 00:10:00
Cost 함수 소개 00:15:00
lab 06-1: TensorFlow로 Softmax Classification의 구현하기 (new) 00:12:00
lab 06-2: TensorFlow로 Fancy Softmax Classification의 구현하기 (new) 00:16:00
섹션 7. ML의 실용과 몇가지 팁
학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization) 00:14:00
Training/Testing 데이타 셋 00:09:00
lab 07-1: training/test dataset, learning rate, normalization (new) 00:11:00
lab 07-2: Meet MNIST Dataset (new) 00:13:00
섹션 8. 딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결
딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제 00:17:00
딥러닝의 기본 개념2: Back-propagation 과 2006/2007 ‘딥’의 출현 00:12:00
Lab : Tensor Manipulation (new) 00:26:00
섹션 9. Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation
XOR 문제 딥러닝으로 풀기 00:15:00
특별편: 10분안에 미분 정리하기 00:09:00
딥넷트웍 학습 시키기 (backpropagation) 00:18:00
Lab 9-1: XOR을 위한 텐스플로우 딥넷트웍 (new) 00:12:00
Lab 9-2: Tensor Board로 딥네트웍 들여다보기 (new) 00:12:00
Neural Network 2: ReLU and 초기값 정하기 (2006/2007 breakthrough)
XSigmoid 보다 ReLU가 더 좋아 00:17:00
Weight 초기화 잘해보자 00:12:00
Dropout 과 앙상블 00:10:00
레고처렴 넷트웍 모듈을 마음껏 쌓아 보자 00:05:00
Lab 10: 딥러닝으로 MNIST 98%이상 해보기(new) 00:14:00
섹션 11. Convolutional Neural Networks
ConvNet의 Conv 레이어 만들기 미리보기 00:16:00
ConvNet Max pooling 과 Full Network 미리보기 00:05:00
Google Cloud ML with Examples 1 미리보기 00:21:00
ConvNet의 활용 예 미리보기 00:12:00
실습1: TensorFlow CNN 의 기본 00:16:00
실습2: TensorFlow로 구현하자 (MNIST 99%) 00:12:00
실습3: Class, tf.layers, Ensemble (MNIST 99.5%) 00:10:00
섹션 12. Recurrent Neural Network
NN의 꽃 RNN 이야기 미리보기 00:19:00
Lab 12-1 RNN – Basic (new) 미리보기 00:12:00
Lab 12-2 RNN – Hi Hello Training (new) 미리보기 00:15:00
Lab 12-3 : Long Sequence RNN (new) 00:00:00
Lab12-4: Stacked RNN + Softmax Layer (new) 00:11:00
Lab12-5: Dynamic RNN (new) 00:04:00
Lab12-6: RNN with Time Series Data (new) 00:10:00
섹션 13. Deep Deep Network AWS 에서 GPU와 돌려보기 (powered bt AWS)
powered by AWS 00:18:00
섹션 14. AWS 에서 저렴하게 Spot Instance 를 터미네이션 걱정없이 사용하기
AWS에서 저렴하게 Spot Instance를 터미네이션 걱정없이 사용하기 미리보기 00:18:00
섹션 15. Google Cloud ML을 이용해 TensorFlow 실행하기
Google Cloud ML with Examples 1 미리보기 00:21:00

인프런은 성장기회의 평등 을 추구합니다.

경제적, 시간적 제약없는 양질을 교육으로 누구나에게 성장 기회를 균등하게 주는것. 그것이 우리의 목표입니다.

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