[저자 직강] Do it! 딥러닝 입문
01
딥러닝을 소개합니다
딥러닝을 소개합니다
체험하기
강의자료 다운로드
02
최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다
구글 코랩을 소개합니다
체험하기
구글 코랩 실습
체험하기
최소한의 도구로 시작하는 딥러닝
체험하기
03
머신러닝의 기초를 다집니다 - 수치 예측
선형 회귀 공부하며 데이터 준비하기
경사 하강법으로 학습하는 방법
손실 함수와 경사 하강법의 관계
선형 회귀를 위한 뉴런 만들기
04
분류하는 뉴런을 만듭니다 - 이진 분류
로지스틱 회귀와 시그모이드 함수 소개
로지스틱 손실 함수를 경사하강법에 적용하기
로지스틱 회귀를 위한 뉴런 만들기
로지스틱 회귀 뉴런으로 단일층 신경망 만들기
05
훈련 노하우를 배웁니다 - 기본적이지만 중요한 개념
검증 세트를 나누고 전처리 과정 학습
과대적합과 과소적합
가중치 규제와 교차 검증
06
2개의 층을 연결합니다 - 다층 신경망
신경망 알고리즘의 벡터화
2개의 층을 가진 신경망 구현하기
미니배치 경사 하강법 구현하기
07
여러 개를 분류합니다 - 다중 분류
다중 분류 신경망의 역전파 과정
08
이미지를 분류합니다. -합성곱 신경망
합성곱 신경망
09
텍스트를 분류합니다. -순환 신경망
순환 신경망
최소한의 도구로 시작하는 딥러닝
02 최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다
Loading...
100%
최소한의 도구로 시작하는 딥러닝
질문하기
추가 자료
추가 자료가 없습니다
여기서 새로운 학습 자료를 확인하세요!
선생님이 추가한 자료들을 바로 확인할 수 있어요.