ÄÜÅÙÃ÷ »ó¼¼º¸±â
ÆÄÀ̽㠵ö·¯´× ÅÙ¼­Ç÷Î


ÆÄÀ̽㠵ö·¯´× ÅÙ¼­Ç÷Î

ÆÄÀ̽㠵ö·¯´× ÅÙ¼­Ç÷Î

<¿À½Âȯ>,<ÀÌ°æ·Ï>,<±èÅÂÇå>,<È«Àç±Ç> Àú | Á¤º¸¹®È­»ç

Ãâ°£ÀÏ
2021-08-02
ÆÄÀÏÆ÷¸Ë
ePub
¿ë·®
69 M
Áö¿ø±â±â
PC½º¸¶Æ®ÆùÅÂºí¸´PC
ÇöȲ
½Åû °Ç¼ö : 0 °Ç
°£·« ½Åû ¸Þ¼¼Áö
ÄÜÅÙÃ÷ ¼Ò°³
ÀúÀÚ ¼Ò°³
¸ñÂ÷
ÇÑÁÙ¼­Æò

ÄÜÅÙÃ÷ ¼Ò°³

ÅÙ¼­Ç÷ΠA to Z È°¿ëÇϱâ!

ÅÙ¼­Ç÷δ ´©±¸³ª ½±°Ô È°¿ë °¡´ÉÇÑ ½Å°æ¸ÁÀ» ±¸ÃàÇÒ ¼ö ÀÖ´Â µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© Áß Çϳª´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ÅÙ¼­Ç÷θ¦ ÀÌÇØÇÏ°í ½ÇÁ¦ µ¥ÀÌÅÍ È¯°æ¿¡¼­ »ç¿ëÇÏ°íÀÚ ÇÏ´Â »ç¶÷À» À§ÇØ ½±°Ô Ç®¾î¼­ ¼³¸íÇϱâ À§ÇØ ¸¸µé¾îÁ³´Ù. µû¶ó¼­ ÅÙ¼­Ç÷ΠÀÔ¹®ÀÚ¶ó¸é ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ ´«³ôÀÌ¿¡ ¸Â°Ô ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ÃÑ ¿©¼¸ °³ÀÇ ÆÄÆ®·Î ÀÌ·ç¾îÁ® ÀÖ´Ù.

ÆÄÆ®1¿¡¼­´Â ÆÄÀ̽ã Äڵ带 Á÷Á¢ ½ÇÇàÇÒ ¼ö ÀÖ´Â °³¹ß ȯ°æÀ» ¼³Á¤ÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼Ò°³ÇÑ´Ù. ÆÄÆ®2¿¡¼­´Â ÅÙ¼­Ç÷ÎÀÇ Æ¯Â¡°ú ÅÙ¼­Ç÷ο¡¼­ µ¥ÀÌÅ͸¦ ó¸®ÇÏ´Â ±âº» ÀÚ·áÇüÀÎ ÅÙ¼­¿¡ ´ëÇØ ¼³¸íÇÑ´Ù. ÆÄÆ®3¿¡¼­´Â µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© Áß¿¡¼­µµ ÅÙ¼­Ç÷ΠÄɶ󽺿¡ ´ëÇØ ¼³¸íÇÑ´Ù. ¶ÇÇÑ Àΰø½Å°æ¸Á ±¸Á¶¸¦ Á¤ÀÇÇÏ°í ½ÇÁ¦ ¸ðµ¨À» ÈÆ·Ã, Æò°¡, Ãß·ÐÇÏ´Â Àü °úÁ¤À» ´Ü°èÀûÀ¸·Î »ìÆ캻´Ù.

ÆÄÆ®4¿¡¼­´Â ÄÉ¶ó½º¿Í ÅÙ¼­Ç÷θ¦ È°¿ëÇÏ¿© À̹ÌÁö¸¦ ºÐ¼®ÇÏ´Â ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸ÁÀ» ´Ù·é´Ù. ÆÄÆ®5¿¡¼­´Â ¼øȯ½Å°æ¸ÁÀ» È°¿ëÇÑ ÀÚ¿¬¾î 󸮸¦ ´Ù·ç°í, ÆÄÆ®6¿¡¼­´Â °­È­ ÇнÀÀ» ´Ù·é´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÇ ´Ù¾çÇÑ ¿¹Á¦µéÀº ´ëºÎºÐ ±¸±Û ÄÚ·¦ ȯ°æ¿¡¼­ ½ÇÇàµÇµµ·Ï ÁغñµÇ¾î ÀÖ´Ù. ÀúÀÚ°¡ ¾ö¼±ÇÑ ¿¹Á¦µéÀ» ÇϳªÇϳª µû¶óÇϸç ÀÍÇô³ª°£´Ù¸é ¿ª·® °³¹ß¿¡ Å« µµ¿òÀ» ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÌ´Ù. °øºÎÇÑ ³»¿ëÀ» Àû¿ëÇÏ¿© ij±Û °æÁø ´ëȸ¿¡ µµÀüÇÒ ¼öµµ ÀÖ´Ù.

ÀúÀÚ¼Ò°³

°ÇÃàÀ» Àü°øÇÏ°í, MBA¸¦ °ÅÃÄ ±ÝÀ¶ ¹× Å×Å© ±â¾÷¿¡¼­ ±Ù¹«Çß´Ù. Ãë¹Ì·Î AI¿¡ ÀÔ¹®ÇßÀ¸³ª ±íÀ̸¦ ´õÇϸ鼭, AI ½ºÅ¸Æ®¾÷À» â¾÷ÇÏ¿© Çʵ忡¼­ È°¾àÇÏ°í ÀÖ´Ù. ÀΰøÁö´É °­»ç·Îµµ È°µ¿ÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, Àú¼­·Î´Â ¡®ÆÄÀ̽㠸ӽŷ¯´× ÆÇ´Ù½º µ¥ÀÌÅͺм®¡¯, ¡®ÆÄÀ̽ã 100Á¦¡¯ µîÀÌ ÀÖ´Ù.

¸ñÂ÷

PART 01 °³¹ß ȯ°æ ±¸Ãà
01 ±¸±Û ÄÚ·¦
02 ±¸±Û ÄÚ·¦ ¼³Ä¡
03 ±¸±Û ÄÚ·¦ ½ÇÇà
04 ¿¹Á¦ ÄÚµå º¹»çÇϱâ

PART 02 ÅÙ¼­Ç÷Î(TensorFlow)
01 ÅÙ¼­Ç÷Î
02 ÅÙ¼­Ç÷Î2 ÁÖ¿ä Ư¡
03 ÅÙ¼­Ç÷ΠÀڷᱸÁ¶
04 À妽Ì(indexing)
05 ÇüÅ º¯È¯(tf.reshape)
06 º¯¼ö(tf.Variable)
07 ÀÚµ¿ ¹ÌºÐ(Automatic Differentiation)

PART 03 Äɶó½º(Keras)
01 µö·¯´× Áغñ
02 ´Ü¼ø ½Å°æ¸Á ÈÆ·Ã
03 ½ÉÃþ ½Å°æ¸ÁÀ¸·Î À̹ÌÁö ºÐ·ù
04 ¸ðµ¨ ¼¼ºÎ ¼³Á¤
05 Äݹé(Callback)
06 ¸ðµ¨ ÀúÀå ¹× ºÒ·¯¿À±â
07 º¹ÀâÇÑ ¸ðµ¨ »ý¼º
08 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ
09 ÅÙ¼­Ç÷Πµ¥ÀÌÅͼÂ
10 tf.data.Dataset Ŭ·¡½º

PART 04 ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN)
01 ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á
02 °£´ÜÇÑ ¸ðµ¨ »ý¼º
03 º¹ÀâÇÑ ¸ðµ¨ »ý¼º
04 À§¼º À̹ÌÁö ºÐ·ù
05 °³/°í¾çÀÌ ºÐ·ù
06 °´Ã¼ ŽÁö(Object Detection)
07 À̹ÌÁö ºÐÇÒ(Segmentation)
08 Knowledge Distillation
09 GAN
10 Style Transfer
11 Grad CAM

PART 05 ¼øȯ½Å°æ¸Á
01 ¼øȯ½Å°æ¸Á
02 ¾Ë°í¸®Áò
03 ¼øȯ½Å°æ¸Á È°¿ë
04 ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP)
05 Æ®·£½ºÆ÷¸Ó
06 ViT

PART 06 °­È­ ÇнÀ(Reinforcement Learning)
01 °­È­ ÇнÀ
02 ȯ°æ ±¸¼º
03 Grid World¿¡¼­ °­È­ ÇнÀ - Frozen Lake
04 ¿¬¼Ó ȯ°æ - Cartpole
05 Á¤¸®