딥러닝 (Deep Learning)

딥러닝 라이브러리 없이 바닥부터 알고리즘들을 구현하며 원리를 제대로 파헤쳐 봅시다 :)

딥러닝(Deep Learning)을 텐서플로(Tensorflow)를 활용하여 학습할 수 있는 강의입니다. 선형(Linear) 회귀, 로지스틱(Logistic) 회귀, 소프트맥스(Softmax) 회귀 모델을 배우고, 최종적으로 패션 이미지를 분류할 수 있는 MLP 모델을 만들어보세요!

이 강의는 개념 한 걸음, 수식 한 걸음 그리고 코딩 한 걸음. 가장 적당한 보폭과 올곧은 방향으로 독자를 딥러닝으로 안내한다. 또한 그래프, 삽화, 도해는 100개가 넘어 추상적인 개념도 쉽고 빠르게 받아들일 수 있다. 프로그램 설치 없이 웹 브라우저에 접속하기만 하면 실습을 바로 시작할 수 있다는 점도 이 강의만의 특징이다.

편안하게 이론을 이해한 다음 직접 코딩하며 눈으로 딥러닝 대표 문제 4가지를 정복하니 딥러닝의 교과서로 부족함이 없다. 꼭 짚고 넘어가야 할 개념이나 용어는 본문 중간에 나오는 ‘잠깐! 다음으로 넘어가려면’ 코너와 장 마지막에‘기억 카드’ 코너로 2번 복습하여 학습 효과를 높였다. 『Do it! 딥러닝 입문』과 함께 딥러닝을 빠르게 정면 돌파해 보자.

딥러닝의 근간이 되는 이론들의 컨셉을 정확하게 직관화할 수 있게 도와드립니다.

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.

홍콩과기대 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝" 강좌 두번째 시즌으로 '강화학습' 에 대해 학습해 봅니다.

최근 딥러닝 트렌드를 따라잡을 수 있도록, 딥러닝의 획기적인 진보 과정 맥락에 대해서 알아봅니다.

OpenCV는 영상처리, 3D 구성, 추적, 기계학습, 인식 그리고 딥러닝까지 유용한 기능이 아주 많습니다. 그리고 상업적인 사용까지 무료입니다. 정말 멋진 Library 죠?