[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
    구글 코랩 실습
    02 최소한의 도구로 딥러닝을 시작합니다
    구글 코랩 실습


    질문하기