Tensorflow 사용메뉴얼
Tensorflow 사용메뉴얼
수강정보 48명의 수강생
스킬태그 #Tensorflow, #딥러닝
무료
지식공유자 : 공대형아
20회 수업
기간 : 평생 무제한 시청
수료증 : 미발급 강의
수강 난이도 : 입문
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이 강의는

딥러닝은 개념과 구현능력이 동시에 갖추어져야하는 학문입니다. 이 강의에서는 구현능력에 초점을 맞춰 기초부터 advanced된 기술들을 Tensorflow로 구현하는 방법을 배웁니다.

이런 걸 배워요

  • Tensorflow
  • 딥러닝 구현법

Tensorflow 사용법부터 Advanced technique까지!
차근 차근 함께 배워보세요😊

📣 강의 연재 안내
• 해당 강의는 연재 중인 강의로, 종강에 대한 언급이 있을 때 까지 계속해서 업로드 됩니다. 업로드 소식은 "새소식"을 통해 안내될 예정이니, 수강 및 학습에 참고해주세요.

Intro.

딥러닝은 관련 개념과 구현방법을 모두 잘 알고 있어야 의미가 있는 학문입니다. 다양한 학생들에게 딥러닝 관련 강의를 했을 때, 가장 어려워하는 부분이 개념보단 구현이라는 점도 알게 됐습니다. 
이에 따라 본 강의는 Tensorflow의 기초적인 사용법부터 Advanced technique들까지 하나하나 다뤄보는 강의입니다.

Features.

  1. 본 강의는 여타 강의와 다르게 각 내용들을 최대한 자세하게 설명하는 것을 목표로 합니다. 따라서 핵심만 짚고 빠르게 진도를 나가는 강의와는 거리가 멉니다. 즉, 강의가 상당히 길어질 수 있다는 점 참고해주세요.
  2. 본 강의는 따로 종강에 대한 언급이 있을 때까지 계속해서 업로드 됩니다. 계속해서 강의가 업로드 되므로 '새소식' 탭을 확인해주세요.
  3. 본 강의는 수강생분들의 의견을 수렴하면서 강의를 진행할 예정입니다. 다뤄줬으면 하는 내용이 있으면 언제든 질문&답변란에 말해주세요.

FYI

강의에 대한 질문은 해당 강의 링크를 눌러 영상에 댓글로 남겨주세요 :)
다른 채널을 통해 본 강의를 듣는 학생들과 서로 질문사항을 공유하기 위함입니다

Lecture Sample

도움 되는 분들

  • 딥러닝 입문자
  • 딥러닝 개발자 및 연구원

선수 지식

  • Python
  • 아주 기초적인 딥러닝 개념들

공개 일자

2020년 10월 14일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 10월 14일)

지식공유자 소개

강의이력

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강사
  • [Youtube] Shin’s Lab 운영(신호처리, 수학, 머신러닝, 딥러닝 강의)
  • 비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍 및 머신러닝 레슨
  • [커텍츠 재단] 커텍츠 마스터
  • Edwith 교수자
  • [광운대학교] 파이썬 및 영상처리 세미나 리더

아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️

교육과정

모두 펼치기 20 강의
섹션 0. Orientation
1 강의
섹션 1. Topic1 ~ 10
10 강의
Constant and Variable Tensors
Making Tensors with APIs
Tensor Operations
Gradient Tape in Tensorflow
Model Implementation
Binary Classification
Various Models in the Wild
reset_states of Metrics
Validation, Test and tf.function Decorator
Dataset Load1
섹션 2. Topic11~20
9 강의
Dataset Load2
Dataset Split
Dataset Preprocessing
Losses and Metrics
Multiclass Classification
MNIST Classification
Model Build and Summary
Model Configuration and Params
Gradient Vanishing Problem
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