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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

14 개의 수강평
  • 5 점14
  • 4 점0
  • 3 점0
  • 2 점0
  • 1 점0
  1. Sung-goo Lee의 프로필 사진

    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.

  2. 이광현의 프로필 사진

    Awesome

    최고입니다. 한 2바퀴는 더 돌아야 하겠지만 ^^;;

  3. 이원우의 프로필 사진

    이런 강의가 무료라니 있을 수 없는 일이라 봅니다

    그러니 어서 수강하세요

  4. Won-ju Seo의 프로필 사진

    최고의 강의.

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

  5. Chanhyeong Lee의 프로필 사진

    좋은 강좌 감사드립니다.

    좋은 강좌 감사드립니다. 🙂

  6. 김선호의 프로필 사진

    너무 감사해요 ^^

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

  7. 이효선의 프로필 사진

    감사합니다.

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

  8. Jung-hun Park의 프로필 사진

    정말 감사합니다.

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

  9. 김민홍의 프로필 사진

    머신러닝 딥러닝 관련하여 공부해보고싶었는데

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

  10. 조영재의 프로필 사진

    감사합니다.

    감사합니다.

  11. 세예연의 프로필 사진

    앞으로의 강의도 기대됩니다.

    좋은 강의 시작해주셔서 감사합니다!

  12. Hoong의 프로필 사진

    어려운걸 쉽게 잘 설명 해주십니다.

    tensorflow 를 쉽게 설명 주셔서 잘보고 있습니다.

  13. Yeon의 프로필 사진

    시대에 맞는 꼭 필요한 강의네요.

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

  14. 조이의 프로필 사진

    잘 들었습니다! 다음 강의도 기대하겠습니다.

강좌 교육과정

섹션 0. 오리엔테이션
수업 소개와 개요 바로보기 10:00
섹션 1. 머신러닝의 개념과 용어
기본적인 Machine Learnnig 의 용어와 개념 설명 바로보기 12:00
TensorFlow의 설치및 기본적인 operations 10:00
섹션 2. Linear Regression 의 개념
Linear Regression의 Hypothesis 와 cost 13:00
Tensorflow로 간단한 linear regression을 구현 10:00
섹션 3. Linear Regression cost 함수 최소화
Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리 16:00
Linear Regression 의 cost 최소화의 TensorFlow 구현 06:00
섹션 4. 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression
multi-variable linear regression 14:00
multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기 바로보기 15:00
섹션 5. Logistic (Regression) Classification
Logistic Classification의 가설 함수 정의 15:00
Logistic Regression의 cost 함수 설명 14:00
TensorFlow로 Logistic Classification의 구현하기 10:00
섹션 6. Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression)
Multinomial 개념 소개 10:00
Cost 함수 소개 15:00
TensorFlow에서의 구현 09:00
섹션 7. ML의 실용과 몇가지 팁
학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization) 14:00
Training/Testing 데이타 셋 09:00
TensorFlow에서의 구현 (학습 rate, training/test 셋으로 성능평가) 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
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
실습1: XOR을 위한 텐스플로우 딥넷트웍 14:00
실습: Tensor Board로 딥네트웍 들여다보기 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
실습: 딥러닝으로 MNIST 98%이상 해보기 14:00
섹션 11. Convolutional Neural Networks
ConvNet의 Conv 레이어 만들기 바로보기 16:00
ConvNet Max pooling 과 Full Network 바로보기 05:00
ConvNet의 활용 예 바로보기 12:00
실습: ConvNet을 TensorFlow로 구현하자 (MNIST 99%) 바로보기 16:00
섹션 12. Recurrent Neural Network
NN의 꽃 RNN 이야기 바로보기 19:00
실습: TensorFlow에서 RNN 구현하기 바로보기 17:00
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 바로보기 18:00
섹션 15. Google Cloud ML을 이용해 TensorFlow 실행하기
Google Cloud ML with Examples 1 바로보기 21:00

Hello

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