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딥러닝&머신러닝

딥러닝&머신러닝
5회차 속성과정
전체 : 2시간 50분|회차당 평균 : 34분0초

이용기간 2개월

전문강사 : 알지오 R&D [IT]

270,000165,000



딥러닝&머신러닝 인강 평생교육원 교육 안내
딥러닝&머신러닝 강좌 안내
  • 01.35분 Regression & Perceptron

    Linear Regression과 Logistic Regression, 단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)에 대해서 설명합니다.

    책갈피[00:00] Regression/[01:03] Linear Regression(선형회귀)/[02:10] tensorflow/[09:42] Logistic Regression/[15:53] Perceptron/[17:15] Step Funcionm Sigmoid Function/[17:46] Single Layer Perceptron/[24:53] End 연산 Perceptron/[27:38] 단순 인공신경망 단층 퍼셉트론을 이용한 Iris 데이터 머신러닝

  • 02.40분 CNN(Convolutional Neural Netrowk)과 RNN(Recurrent Neural Network)

    딥러닝 알고리즘을 활용한 이미지 분류 및 자연어 처리

    책갈피 [00:39] CNN의개념/[03:13] MNIST Classification/[07:02] 다운샘플링/[12:18] CIFAR-10Classification/[14:55] Convolutional Layer/[20:35] RNN/[25:00] WordEmbedding/[30:28] LinearRegression/[34:35] MNIST date Sets

  • 03.32분 LSTM(Long-Short Term Memory)과 TF-IDF

    딥러닝 알고리즘을 활용한 개선된 자연어 처리와 문서 분류

    책갈피[00:02] LSTM/[05:52] SequenceModel/[11:28] 번역테스트/[14:17] BasicLSTM/[19:57] RNN모델 신경망 고정/[23:22] term frequency inverse document frequency/[27:16] NounsChecker

  • 04.31분 ANN(Artificial Neural Network)

    딥러닝 알고리즘을 활용한 뉴럴 네트워크 모델 구현

    책갈피 [00:00] ANN/[05:04] Categorical variable /[10:03] 피처스칼링/[15:03] Input Layer/[20:03] 손실함수와 Optimizer 정의/[24:10] KMeansClustering 알고리즘 실습코드

  • 05.32분 Classification

    머신러닝 알고리즘을 활용한 분류기 구현

    책갈피 [00:19] Naive Bayesian 구현/[05:00] 데이터 받아오기/[10:05] 수축을이용한선형분류기/[15:26] 페인트데이터셋/[20:05] 선형분류기/[25:03] softmax function

  • 진행중입니다.